不搞大模型是「等死」,搞了大模型是「找死」


最近
圈里流传着这样一句话
不搞大模型是「等死」

搞了大模型是「找死」

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这句话,话糙理不糙

点出了两个真相

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真相 ❶

对任何个人和企业来讲
大模型的机会都不可错过
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更牛掰的是

大模型概念股火爆

连卖铲子的牛马们都赚大发了

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……

总之,企业也好,个人也好

没人想错过这个风口

个人:做可以驾驭大模型人

企业:做被大模型赋能的企业

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真相 ❷
想要跟上这个风口
用好大模型,真心不容易
尤其对于广大企业用户来讲

实在是太难了

一旦企业动了搞大模型的心思
从老板到小兵,人人变牛马
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几轮折腾下来,你会发现

每一级“牛马”都不容易

现实的问题都摆在那里

每当这时候,就有人跳出来说

可以试试公有云的MaaS啊
虽然公有云MaaS服务看起来不错
但很多企业都会拒绝
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只因对大多数企业来说
数据资产的处理和存储
必须完全控制在自己手中
私有化部署是绕不过去的坎

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哪怎么办?难道无解了?

有一家公司,给出了解法

他们从自身的实践出发

告诉大家,大模型落地应该这么干

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为什么我很看好这家公司呢?

主要有两个原因

首先

这是一家业务领域非常完整的公司

与市面上卖铲子的算力黄牛有本质区别

大模型香不香,自己先亲口吃

在自身不同的业务领域深度实践

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正因为这公司的业务形态非常全

所以对各行各业的“牛马”们

都有示范和借鉴意义

不知道业务从哪里开始尝试?没关系!

搞研发、搞制造、搞营销、日常办公商财法

都能从中找到样本,迅速上手

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第二,这家公司自身实践基础上

拿出了一整套大模型落地方案

算力底座模型工程AI应用工程

一站式使能AI应用落地
核心就是要帮广大牛马解决

预算少、算力缺、时间紧的问题

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接下来,我们来拆解下
这个从实践中来的一站式方案都有啥

先看最下面的「XPU资源池」

可以说,这是最重要的一层

相当于AI大厦的地基

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这一层的牛掰之处在于
它能够以任意池化的方式
提供优质的、高性价比智算资源
如果把每张算力卡比作地基的一块砖
那么,这些砖都可以被“切碎”重组
“砖头”的切分粒度可以达到1%
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切分池化后自由组合
既可以多聚一成为大力士
也可以一虚多化身小精灵
灵活适配各种规模的AI推理负载
利用率上去啦,成本下来啦
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当然,这一层作为最重要的“底座”

开放性也很重要

上下都要协调好,不能建成“孤楼”

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向下,兼容各种异构“算力砖头”

“国产砖”、“进口砖”通吃

把它们融合在一起

提供多模型多算力的算子加速适配

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并且针对“国产算力砖”

还进行了专门的算子优化

进一步拉高“国产砖”的上限

让训推效率最大化

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向上,兼容主流开源、商用模型

以及各种工具/框架

提前做好各种“建材、装饰材料”的验证

为打造坚固又灵活的上层建筑

做好铺垫工作

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接下来就是“上层主体建筑”了

也就是模型工程层应用工程层

这两层预置各种模型、数据、工具

同时,这些“材料“都经过了适配和优化

与底层XPU资源池磨合极好

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如此,三层完美搭配,训推干活不累
再辅以专业服务和统一管理平台
只要把这套方案搬回家
使用门槛低,效果出得来

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既有自身深度AI实践

又有一站式落地方案

这究竟是哪家神仙公司呢?

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没错,这家公司就是「超聚变」

他们在自身实践基础上,推出了

FusionOne AI 训推一体解决方案

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预算有限,怕烧钱?没事

时间有限,不想等?没事

超聚变提供「FunsionOne AI一体机」

单节点起配,快部署、简运维

训调推一体,短平快验证效果

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业务落地难,找不着北?没事

首先,超聚变提供自身实践经验

并提供专业AI服务团队、AI工具

助力落地效果保障

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第二,超聚变联合产业界伙伴

基于不同场景的最佳实践

推出“场景化AI一体机”

开箱即用,一步到位

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后期要上量,怕不够?怕锁定?没事

一体机不是孤品,支持按需扩展

满足从尝鲜到上量的平滑过渡

并支持南北向超强兼容

(适配东西方算力卡、开闭源主流大模型)

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同时,超聚变还提供FusionOne AI全量版

算、存、网、智、安多资源统一按需供应

三节点起步,一体化管理

一个资源池承载传统业务和AI原生业务

多种规格可选,全面融于生产

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so,无论困于预算还是拙于经验

无论大模型尝鲜还是业务ALL IN

无论传统业务、经典AI还是生成式AI

这届牛马,全都有招啦

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THE END
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