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【新智元导读】「算力」堪称是AI时代最大的痛。在国外，OpenAI因为微软造GPU集群的速度太慢而算力告急。在国内，企业则面临着「模型算力太多元、产业生态太分散」这一难题。不过，最近新诞生的一款「AI神器」，令人眼前一亮。

如今，快速灵活地获取算力可谓是刚需，就连OpenAI也不例外。

最近，The Information爆料:曾经约定微软是独家云服务器供应商的OpenAI，已经开始找其他家要买算力了。

原因就在于，微软提供算力的速度太慢了!

OpenAI既想要微软提供更先进、算力更强的GPU集群，又要他们加快建设进度。

但微软的计划是，在明年年底之前为OpenAI提供约30万块英伟达GB200。

于是，OpenAI找到了甲骨文，开始洽谈一个预计可在2026年中获得几十万块英伟达AI芯片的数据中心项目。

无独有偶，在算力需求这一块，国内智能算力的年复合增长率预计也将达到33.9%。

但在更进一步的大模型落地上，相比起只缺算力的OpenAI，国内的企业则面临着更多的挑战，比如算力资源管理困难、模型微调复杂等等。

模型算力太多元，产业生态太离散

根据赛迪研究院的数据，2023年我国生成式人工智能企业采用率达15%，市场规模约14.4万亿元。

另一方面据公开数据显示，2023年全年，国内市场对大模型公开招投标的项目只有不到200家，金额5个多亿;而到了2024年，仅上半年的项目就达到了486个，金额13个多亿。

其中，软件的占比在2023年为11%，而2024年上半年却只有5%。相比之下，大模型相关服务则从去年的17%暴涨到今年上半年的30%。也就是说，企业对大模型硬件和服务的需求，基本占了90%以上。

对比可以发现，模型应用和市场趋势之间，存在着巨大的鸿沟。

造成这一现象的原因，首先，就是大模型的幻觉问题。

大模型在预训练阶段所用的知识是通用为主，但在企业的专业领域中，如果还是以算概率来驱动的方式生硬输出，就会答非所问。

第二，要实现大模型与行业场景的深度结合，应用开发流程复杂，应用门槛高。

微调、RAG都要分多个子步骤，应用开发还需要不同专业团队长期协作，研发难度大，耗时也很长。

第三，在不同场景下，不同业务对模型能力有多样需求，比如推理速度快、生成精度高、函数和代码能力强。

由于业务生成环境往往的多模并存，使用的算力资源也是多元并用的。多模和多元的适配问题，常需要软件整个重构，难度大，成本高。

此外，在产业生态上，从芯片到软件框架，再到模型本身，不同厂商的产品数据源不同、技术标准不一，很难统一适配。

在本地化的大模型应用生成与落地中，这些挑战会更加显著。

如何才能让企业（尤其是传统企业）的大模型应用迅速落地?

这时，业内迫切地需要高效、易用、端到端的软硬一体化解决方案，来支撑大模型行业落地。

如果有这样一种开箱即用的产品，无论是模型本身、应用开发，还是算力问题，都能迎刃而解。

算力即得

针对这些痛点，LANGCHAO信息推出了堪称AI应用开发「超级工作台」的元脑企智EPAI一体机。

从算力、平台，到服务，提供了一站式大模型开发平台。

面向真实场景，平台提供了数据处理工具、模型微调工具、增强知识检索工具、应用开发框架等。

而根据不同模型的能力特点，平台还支持调用多模态算法和多元算力。

最强AI算力平台

为了覆盖不同的需求，一体机共有5种规格——基础版、标准版、创新版、高级版、集群版。

总的来说，元脑企智EPAI一体机具备了卓越的算力性能和极致的弹性架构，可支持延时RDMA网络和高性能并行存储。

它们通过分布式并行加速、混合精度计算、高性能算子技术，提升了模型的训练和推理速度，实现应用高并发高能效处理、业务快速上线的需求。

在训练稳定性方面，元脑企智EPAI一体机专为LLM训练微调优化提供了断点续训能力，为大模型训练保驾护航，优化升级算力池化与分配策略，支持按需弹性扩缩容。

接下来，分别看下五个一体机不同的特点。其中，创新版、高级版和集群版均能同时支持训练和推理。

值得一提的是，在网络单元上，集群版配备了LANGCHAO信息自研的「大模型专用交换机」——超级AI以太网交换机X400。

它最高能够扩展到524，288张GPU的超大规模AI算力系统，而且凭借AR自适应路由、端到端拥塞控制、亚毫秒级故障自愈等技术，性能提升至传统RoCE网络的1.6倍。

由此，大型集群实现了超高吞吐量、高可扩展性和超高可靠性。在LLM训练性能提升同时，也大幅缩短训练时长、降低训练成本。

除了硬件上的创新之外，所有的一体机也全部预置了元脑企智（EPAI）大模型开发平台。

这种软硬一体化交付，正是LANGCHAO信息一体机最大优势所在。

开箱即用

有了元脑企智EPAI，LANGCHAO信息的一体机才能为企业客户们，提供开箱即用的能力。

更具体地讲，元脑企智EPAI是专为企业AI大模型应用，高效、易用、安全落地而打造的端到端开发平台。

从数据准备、模型训练、知识检索、应用框架等工具全面涉及，而且还支持调度多元算力和多元模型。

元脑企智EPAI的完整架构

多元多模

首先，元脑企智EPAI平台最核心的一部分是，平台底座能够适配多元多模的基础设施。

多元多模计算框架TensorGlue

多模是指，支持多种模型和多种计算框架。

其中，预置了Yuan2.0、Baichuan2、ChatGLM3、Qwen1.5、GLM4、Llama3等7个基础大模型，以及应用DEMO样例。

还有10+计算框架（MegtronLM、DeepSpeed、Pytorch、Transformer、Llamafactory、Fastchat等），以及多种微调能力，如监督微调、直接偏好优化、人类反馈强化学习等。

同时，它还能广泛支持主流基础大模型结构，支持与用户自研模型的灵活适配和对接。

多元算力管理调度AIStation

而AIStation的作用在于，能够对支持超数千节点的AI服务器。

它可以进行异构算力集群的统一池化管理，通过自适应系统将训练底层的计算、存储、网络环境实现自动化配置。

从开发、训练、微调，再到应用部署，EPAI能够实现全生命周期监管和异常全自动化处理。

而且针对不同业务场景，设备故障自动容错，保证业务时长高效、稳定运行。

简单易用

一体机的简单易用，便体现在了数据准备/生成、微调训练、推理部署中，全部实现自动化。

从企业大模型开发部署业务流程来看，具备通用知识的LLM，就像刚毕业的大学生一样，需要学习企业知识。

因此，第一步数据最关键。

高质量数据自动生成

当前互联网训练数据远远不足，尤其是专业化的数据，而AI数据生成恰好能弥补这一弊端。

高质量数据，才是保障AI模型应用效果的第一要素。

那么企业如何在种类多样、规模庞大数据库中，生成微调数据，并减少处理成本?又该如何将专业化数据为模型所用?

元脑企智EPAI平台通过高质量数据生成，攻破了难题。

企业仅需将原始数据上传，元脑企智EPAI将其提取为文本txt，各种结构化/非结构化文档均可支持。

然后利用大模型生成问题答案对，也就是可以直接微调使用的数据。

最后一步通过「微调数据增强」让AI再自动生成同类型、同主题高质量微调数据。

这一过程，还会对数据抽取后，进行向量编码。

举个栗子，「Apple」会被编码成很长一个向量，其中含了很多丰富的语义信息。它可能代表水果一类，也可能代表苹果公司等等。

全链路微调训练工具

有了数据，接下来就要微调模型了。

好在元脑企智EPAI平台对LLM微调时所需的环境、框架、配置代码等一系列流程，完成了封装。

开发者无需动手写代码，就能微调出领域大模型。

从数据导入、训练参数配置、资源类型配置等均由平台自动管理，大幅提升微调任务的效率。

训练