近日，宝兰德全新AI产品-AI智算平台（BES AILink Computing）在2024通明湖论坛上首次共公开亮相。作为国内开创性的企业级智算算力管理及应用平台，该平台集成了算力纳管、算力加速、算力调度、算力运维、算力运营等核心功能，旨在帮助用户突破算力瓶颈，加速大模型及其场景的普及与广泛应用。
时代背景：大模型与算力的双重挑战
在AIGC（人工智能生成内容）风起云涌的时代，人工智能技术已成为推动各行业变革的核心力量。大模型的崛起，更是为用户带来了更强大的处理能力和广泛的应用前景。然而，在大模型实际应用过程中，用户常常面临以下几个重大挑战：
算力需求剧增，成本高昂：以Qwen2-72B模型为例，其推理过程需要两张80GB显存的A100显卡，算力需求是传统小模型的30倍以上。这不仅大幅增加了推理延迟和部署成本，还严重阻碍了用户AI项目的实施。
芯片短缺加剧，硬件供应紧张：全球芯片短缺日益严重，显卡价格高涨且供货紧张。此外，非NVIDIA显卡因缺乏完善工具链支持，系统兼容性问题频发。
硬件环境碎片化，兼容性差：云、边缘和终端设备的快速普及导致AI部署环境日益多样化，用户需应对复杂多变的硬件环境，开发与部署周期延长，系统集成复杂度增加。
产品定位：加速AI落地，突破算力瓶颈
宝兰德AI智算平台（BES AILink Computing）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，旨在降低用户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。
宝兰德AI智算平台可统一管理、调度组织内不同厂商、型号的算力资源，解决高并发压力下的大模型推理需求，优化算力利用率。同时，平台支持大模型的微调功能，提升其在实际应用中的准确性和效果，确保用户能够快速从AI创新中获益。
宝兰德AI智算平台尤其适用于存在算力统一管理、调度及运营需求的组织。该平台包括算力管理、模型管理、资产管理、运维管理、运营管理等相关模块，可对大模型的训练和推理过程进行全面优化，提高相同算力条件下的性能表现。同时，可连接算力基础设施(包括算力资源和算力集群)、大模型与应用，确保生产环境的稳定性和可用性，加速大模型应用落地。
核心功能：打通从开发到应用的AI全链条
宝兰德AI智算平台的核心功能设计围绕如何帮助用户最大限度利用算力资源、提升AI开发效率、加速模型的训练与推理过程展开。
资源池：统一管理多种算力
平台支持异构算力调度，包括英伟达、华为、海光等厂商的GPU设备。资源池功能可将组织内部不同品牌、不同型号的算力资源集中管理，通过自动发现和集群管理，实现资源的智能调度。
训练服务：一站式训练
用户可以选择平台提供的预置镜像或自定义镜像，结合自身的数据集与训练方式，定制适合业务场景的模型，并提供出色的训练加速能力。
推理服务：高并发场景的实时响应
平台支持对大模型进行一键部署，将其快速上线为推理服务，并通过加速引擎技术，满足高并发应用场景下的实时响应需求。
模型广场：模型管理与应用的集中平台
模型广场提供了对主流及用户大模型的集中管理，提高部门间大模型交换效率，提升组织内大模型资产共享服务能力。
安全保障：确保数据安全与高效管理
AI智算平台内置完善的系统管理功能，提供对租户、用户、角色的全方位数据及功能安全控制，确保算力、模型、数据的安全隔离与平台的稳定运行。
应用场景：赋能多个行业的AI加速
宝兰德AI智算平台能够为多种业务场景提供支持，典型应用包括：
算力统一管理：组织内存在不同厂商、新旧多款型号算力，期望可有效利用存量及新建算力资产。
大模型训推加速：大模型应用并发压力大，对于大模型推理服务响应效率要求高。
大模型场景优化：面向具体业务落地可能存在准确性问题，需要针对不同场景进行大模型的优化。
产品价值：助力用户迈向智能化未来
宝兰德AI智算平台的核心价值体现在其对用户AI应用全流程的支持与优化：
加速AIDC建设效率：提供完整的 AIDC 建设的平台及工具链服务，提供多种厂商算力资源的统一管理和调度，适应云原生化的算力环境，保障AIDC 建设速度和质量。
连接AI生产要素：高效连接算力基础设施(包括算力资源与集群)、大模型资源、数据集及AI应用，提供稳定可靠的AI生产环境。
降低AI 开发门槛：支持多种主流AI框架的无缝集成，简化AI开发流程，加速AI交付效率，降低大模型技术应用的落地难度。
提升AI运行效能：灵活配置算力调度策略，支持算力最大化利用，通过对模型的训练与推理进行加速，提升同等算力下的性能表现。
AI智算平台（BES AILink Computing）是宝兰德在人工智能领域探索的最新成就。未来，宝兰德将会集中优势资源持续推动AI智算平台在全行业的落地应用，我们期待与广大合作伙伴携手共进，共同探索人工智能的无限可能，谱写智能化新时代的美好篇章！
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