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浪潮云海

當前AI領域大模型技術飛速迭代，全球已發(fā)布數(shù)千個大模型，其中我國大模型數(shù)量突破1500個；與此同時，AI算力芯片、服務器型號也層出不窮、快速迭代。“海量模型+多樣硬件”的雙重疊加，讓企業(yè)陷入選型困境：該選哪款模型適配業(yè)務？配置何種硬件才夠用？選型是否匹配實際需求？試錯成本高、匹配度難把控，成為企業(yè)落地AI的“前置攔路虎”。要破解這一難題，科學系統(tǒng)的模型評估是不可或缺的前置環(huán)節(jié)。浪潮云海InClou

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  • AI游刃有余 告別模型選型迷茫！浪潮云海InCloud AIOS科學評估體系，讓決策心中有數(shù)
    當前AI領域大模型技術飛速迭代，全球已發(fā)布數(shù)千個大模型，其中我國大模型數(shù)量突破1500個；與此同時，AI算力芯片、服務器型號也層出不窮、快速迭代?！昂Ａ磕Ｐ?多樣硬件”的雙重疊加，讓企業(yè)陷入選型困境：該選哪款模型適配業(yè)務？配置何種硬件才夠用？選型是否匹配實際需求？試錯成本高、匹配度難把控，成為企業(yè)落
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS：異構算力“小時級”適配 打通智能生產(chǎn)力最后一公里
    隨著AI技術與產(chǎn)業(yè)加速迭代，異構加速設備與大模型層出不窮，為企業(yè)智能化轉型注入動能的同時，也給AI基礎設施帶來兩大核心挑戰(zhàn)：*算力適配滯后：全球產(chǎn)業(yè)鏈重構背景下，GPU廠商、架構、型號持續(xù)迭代，數(shù)據(jù)中心多元異構成為常態(tài)，AI基礎設施難以快速跟進最新算力迭代，適配周期長；*生態(tài)兼容不足：新型GPU上市
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS AI 網(wǎng)關：筑牢企業(yè)規(guī)模化用AI的“神經(jīng)中樞”
    當大模型技術深度滲透辦公、編碼、客服、財務等核心環(huán)節(jié)，AI已從企業(yè)“嘗鮮工具”升級為關鍵生產(chǎn)力引擎。但隨之而來的，是運維層面的三大核心痛點，成為規(guī)?；肁I的攔路虎：*多模型接口不統(tǒng)一，大模型服務與智能體應用難以協(xié)同，無法統(tǒng)一接入，造成“模型孤島”，切換成本高；*API-Key使用混亂，算力資源使用
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | AI業(yè)務7×24穩(wěn)如磐石 浪潮云海InCloud AIOS可視化監(jiān)控方案，讓異構GPU了如指掌
    據(jù)浪潮數(shù)據(jù)統(tǒng)計，智算中心60%以上的故障都出自GPU卡或GPU服務器的故障，這類故障動輒造成設備離線甚至直接的經(jīng)濟損失。在大模型推理服務7×24小時連續(xù)運行的今天，AI基礎設施的穩(wěn)定性對業(yè)務至關重要。但現(xiàn)實痛點突出：云數(shù)據(jù)中心里GPU、TPU、XPU等各類異構加速卡并存，環(huán)境復雜、調用鏈長，傳統(tǒng)監(jiān)控
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | 告別運維焦慮，浪潮云海OS解鎖智能運維快車道
    近來，企業(yè)云平臺納管的資源規(guī)模持續(xù)激增，架構復雜度呈指數(shù)級上升，傳統(tǒng)運維模式早已不堪重負，各類運維焦慮層出不窮：*資源檢索大海撈針：查找資源，需在十幾個菜單間反復跳轉；*數(shù)據(jù)報表僵化受限：只能按預設條件檢索和固定表頭展示；*日常巡檢低效易錯：面對大量非健康指標，只能依靠人工關聯(lián)分析。面對傳統(tǒng)交互模式
    2026-01-26 09:33
  • AI 游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS：告別“找錯書”與“看不全頁”，RAG檢索不跑偏
    在AI深度落地的當下，構建高效精準的智能問答系統(tǒng)，已成為企業(yè)提升客戶體驗、優(yōu)化內部效率的關鍵。但基于大語言模型的RAG（檢索增強生成）系統(tǒng)落地時，兩大核心痛點常讓企業(yè)陷入困境：*一是知識庫按產(chǎn)品型號、版本分區(qū)管理，語義高度相似導致系統(tǒng)“找錯書”，比如詢問A型號故障卻返回B型號方案；*二是文檔切分粒度
    2026-01-26 09:33

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