“在 AI领域，中间件不仅需要支撑 AI应用的运行与管理，还需要与各类算力资源、算法模型进行深度集成，以提供端到端的智能化解决方案，这正是宝兰德所擅长的领域，也是企业长期以来致力于探索的方向。”——宝兰德董事长易存道
出品丨自主可控新鲜事
本文内容来源于宝兰德
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在 AIGC 时代，人工智能技术已经成为推动各行各业变革的核心力量。大模型作为新时代的技术底座，展现出强大的处理能力和广泛的应用前景。众所周知，金融业具备大规模、高质量的数据资源和多维度、多元化的应用场景，被视为大模型技术应用的最优行业之一。
当然，我们也看到大模型在落地上面临的诸多挑战，如算力需求高，成本难以承受；芯片短缺，硬件供不应求；硬件环境碎片化，兼容性差等。要充分释放大模型的潜力，必须针对性地解决这些挑战，为各行业的数字化转型和智能化注入更强劲的动力，真正实现人工智能技术的广泛应用和深度价值。
会上，售前技术总监徐清康向与会嘉宾正式介绍了宝兰德AI智算平台的核心功能、技术优势以及为金融行业带来的变革性影响，进一步展示了宝兰德在AI领域的前瞻布局及探索成果。
“宝兰德正是基于这些挑战和对AI技术规模化应用的期待，推出全新的AI产品-宝兰德AI智算平台。”徐清康 提到：“该平台旨在降低企业在大模型开发与部署过程中的成本与技术门槛，加速人工智能技术的落地和广泛应用。”
宝兰德AI智算平台是一个综合性的解决方案，集成了算力资源池、算力中间件、大模型工场三大核心组件，提供算力租赁、大模型训推、大模型 API 等多种服务，并持续提供算力及大模型的运营运维，保障 AI 资产的沉淀与迭代。同时还聚焦于解决大模型应用中的高并发压力和推理服务响应问题，并支持对模型进行微调，提升大模型在实际应用中的准确性和效果，旨在降低企业在大模型开发与部署过程中的成本与技术门槛，加速人工智能技术的落地和广泛应用，解决算力瓶颈问题并推动行业数字化转型。
该平台应用范畴广泛，涵盖了算力资源的统一管理、大模型的训练与推理加速，以及大模型应用的快速部署等多个方面。在异构算力统一调度、多框架便捷支持、训练及推理加速、算力与应用高效连接及环境快速搭建等多方面具备显著优势：
实现英伟达、华为、海光等多厂商GPU的统一管理与调度，为上层应用提供强大算力；
针对AI算力、网络资源提供从物理到虚拟不同维度、不同粒度的灵活切分方案，支持更丰富的训推应用场景；
有效加速大模型训练与推理，提升同等算力条件下的速度与性能；
利用AI智算平台，无缝连接算力基础设施（包括算力资源与集群）、大模型及应用，增强生产环境的稳定可用性；
通过自动化部署工具，将环境搭建周期从周级别缩减至小时级别，提升平台构建效率；
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