AI基礎(chǔ)平臺(tái)
智能賦能 · 高效協(xié)同 · 安全可控
基于Venus硬件與工具鏈，打造全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)-模型-應(yīng)用的一站式私有化解決方案
方案介紹
面向企業(yè)級(jí)全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，基于Venus的硬件與工具鏈集成能力，提供從數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練到智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)與部署的一站式私有化解決方案。平臺(tái)內(nèi)置如阿里Qwen 3及DeepSeek R1/V3等最新主流大模型，為用戶提供開(kāi)箱即用的大模型服務(wù)，滿足高可靠環(huán)境下的AI研發(fā)與應(yīng)用需求。
? 軟硬一體化的新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)產(chǎn)品
? 提供智算中心等配套解決方案服務(wù)
? 從底層芯片到業(yè)務(wù)應(yīng)用全鏈路生態(tài)整合
痛點(diǎn)分析
當(dāng)前AI開(kāi)發(fā)面臨全流程割裂致效率低、環(huán)境適配復(fù)雜致部署慢、暴力加數(shù)據(jù)安全弱與合規(guī)成本高的三重挑戰(zhàn)。
AI開(kāi)發(fā)效率低
- ?多工具拼接（數(shù)據(jù)標(biāo)注+訓(xùn)練+調(diào)優(yōu)），跨團(tuán)隊(duì)人工傳文件協(xié)作
- ?單模型開(kāi)發(fā)周期4-8周（行業(yè)平均），算力利用率僅30%，需求變更需重訓(xùn)，敏捷性差
模型部署慢
- ?需適配不同算力/GPU/CPU、多OS、邊緣/云端，依賴人工調(diào)優(yōu)
- ?跨開(kāi)發(fā)-測(cè)試-運(yùn)維3環(huán)節(jié)，環(huán)境調(diào)試時(shí)間超50%，上線周期超2周，響應(yīng)滯后
數(shù)據(jù)安全弱
- ?敏感數(shù)據(jù)需最小化使用+全周期加密+多級(jí)權(quán)限
- ?存儲(chǔ)/傳輸無(wú)加密/權(quán)限粗放，單次存計(jì)10人/周，合規(guī)成本超25%
業(yè)務(wù)場(chǎng)景
采用"大中心+邊緣節(jié)點(diǎn)"模式，通過(guò)底層技術(shù)底座解決"數(shù)據(jù)-算力-算法"的協(xié)同難題。
多源情報(bào)智能分析與威脅預(yù)警
融合衛(wèi)星/無(wú)人機(jī)/電子等多源數(shù)據(jù)，快速識(shí)別目標(biāo)與異常
裝備全生命周期健康管理
預(yù)測(cè)性維護(hù)，減少過(guò)度維護(hù)與漏維護(hù)
智能化模擬訓(xùn)練與推演
動(dòng)態(tài)生成或模擬真實(shí)場(chǎng)景，虛擬對(duì)抗演練
指揮決策支持系統(tǒng)
融合實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)，快速生成并優(yōu)化多套行動(dòng)方案
核心優(yōu)勢(shì)
異構(gòu)資源統(tǒng)一調(diào)度
可將 GPU、TPU、FPGA 等不同類型的硬件加速器資源與傳統(tǒng)計(jì)算資源整合，在容器環(huán)境中實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理和調(diào)度。
硬件加速支持
容器云平臺(tái)與 AI Infra 結(jié)合，能夠充分利用硬件加速器的優(yōu)勢(shì)。像 GPU 的并行計(jì)算能力，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，通過(guò)容器化部署，可顯著加速模型訓(xùn)練和推理過(guò)程。
快速應(yīng)用部署
基于容器鏡像技術(shù)，可將 AI 應(yīng)用及其依賴環(huán)境打包成標(biāo)準(zhǔn)化鏡像，在容器云平臺(tái)上快速部署。無(wú)論是新開(kāi)發(fā)的 AI 模型還是已有的 AI 服務(wù)，都能在短時(shí)間內(nèi)完成部署 。
開(kāi)放生態(tài)
集成開(kāi)源及優(yōu)秀國(guó)產(chǎn)模型，注重模型選擇和迭代升級(jí)能夠和行業(yè)優(yōu)秀廠商合作，保持平臺(tái)先進(jìn)性。