咨询客服
背景与挑战
在 AI 技术日新月异的背景下，深言科技作为中文大模型领域的先锋，致力于构建工业级中文信息处理引擎，以扩展自然语言处理技术的边界。随着中文语料的不断丰富和自然语言的模型训练量的不断上升，公司迫切需要强大的 GPU 算力来支持其复杂的计算任务，并且需要加速研发进程以应对市场的需求和挑战。
寻求突破 GPU 资源瓶颈
深言科技在 AI 领域的发展中，对 GPU 算力的需求是显著的。需要在多机多卡上更容易地递交并行训练任务来提高计算效率。当前的分配机制无法有效匹配任务的优先级和资源需求，导致部分高优先级任务长时间等待资源，而部分已分配资源的任务又未能充分利用，造成资源浪费。
运维管理复杂度高，渴望智能化转型
深言科技的核心团队以算法研发见长，但在面对复杂的 GPU 算力系统和网络运维时，往往显得力不从心。在面对 GPU、IB 高性能网络、高性能并行存储等资源的调整和优化时，他们往往需要花费大量时间和精力，这不仅降低了工作效率，也影响了研发任务的整体进度。
故障恢复时效性强，寻求自动化解决方案
大规模 GPU 集群的组件故障率相对较高，训练过程中，GPU HBM ECC 错误、GPU 驱动问题、GPU 卡故障、网卡过热等问题都可能影响系统的稳定性，而保持较短的平均故障恢复时间非常关键。完全依赖人工故障定位和排错操作，效率低，成本高。这就需要系统具备自动化故障处理机制来应对，提升大型训练运行的 MFU。
成本控制压力大，追求可持续发展
随着 GPU 等高性能计算资源价格的攀升，成本控制成为深言科技不得不面对的现实问题。如何在保持高性能输出的同时，有效控制成本支出，成为公司管理层关注的焦点。深言科技深知，只有实现资源的高效利用和成本的有效控制，才能确保企业的可持续发展。
方案
为了解决上述问题，深言科技携手青云智算打造了一套高效的 AI 研发和训练平台。仅仅不到一个月的时间，就完成从售前咨询、项目启动到部署使用的全部流程。该平台通过自动化、智能化的方式，实现了 GPU 资源的合理分配与高效利用，为深言科技的 AI 研发之路提供了强有力的支撑。
智能 GPU 资源调度
平台采用先进的调度算法，根据任务的优先级、资源需求及当前系统状态，自动为各个训练任务分配最合适的 GPU 资源。同时，通过实时监控和动态调整，确保资源的高效利用，避免浪费。
容器化部署与运维
利用 Kubernetes 等容器化技术，将 AI 训练任务封装成独立的容器，实现资源的快速部署与灵活管理。AI 开发工程师只需关注模型算法本身，无需再为底层资源的配置和调整耗费精力，从而大大提高了工作效率。
一体化监控与管理
平台提供一体化的监控与管理界面，实时展示 GPU 资源的使用情况、任务进度及系统状态等信息。管理员可以通过该界面轻松管理整个系统，及时发现并解决问题，确保系统的稳定运行。
自动化运维工具
集成多种自动化运维工具，如故障预警、快速定位与自动恢复等，大大降低了运维难度和成本。即使在遇到复杂问题时，也能迅速响应并妥善处理，保障业务连续性。
收益
加速研发进程，训练周期大幅缩短
通过智能的 GPU 资源调度和高效的容器化部署，深言科技的大模型训练任务得以快速推进，显著缩短了产品研发周期。
优化成本结构，训练成本显著下降
科学合理的资源分配和高效的利用策略，使得深言科技在保持高性能的同时，提高资源利用率和降低硬件成本投入，成本削减幅度明显，每年为公司增加可观的可支配资金。
提升运维效率，节约人力成本
减少基础设施运维团队投入，节省人力成本。将 AI 开发工程师从重复性工作中解放出来，使他们能够专注于更具战略价值的创新项目。
行业
人工智能
关键词