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AI 基础设施与智算优化

让算力,
高效运转。

提供模型部署、推理优化和管理平台,帮助客户建设自己的大模型服务。

聚焦国产 GPU,配套部署集成与持续优化支持。

了解产品

元智自研产品体系

推理、通信与缓存协同优化,资源管理、部署、路由与运营统一设计。

模型服务运营

服务交付客户权限计量计费

核心引擎与服务编排

计算、通信与缓存协同,组织实例与调用。

算力资源底座

纳管资源分配算力支撑部署

解决方案

集群推理性能优化

部署适配 · 推理调优

围绕客户 GPU 集群与业务负载,开展模型部署适配和专项调优,提升推理吞吐量、响应表现与算力利用效率。

案例选摘 · 中国联通

P800 集群推理性能优化

围绕 P800 平台开展模型部署适配与集群推理优化。

整体输出吞吐量约为百度原始基线的2.0–6.59倍

模型服务与运营建设

平台建设 · 运营管理

提供平台软件、部署集成与持续支持,统一管理算力、模型、用量与费用,支持内部应用及对外服务。

案例选摘 · 爱特云翔

大模型工厂建设

设计研发算力云平台与模型运营平台,覆盖资源管理、模型服务、客户权限与用量计费。

支撑模型服务的统一交付与运营。

常见问题

如何选择适合的产品组合?

已有 GPU 集群、希望提升推理效率,可围绕集群优化、推理引擎、异构通信库与推理缓存引擎组合;建设统一模型服务,可组合算力管理、弹性部署与模型路由;开展服务经营,则进一步衔接模型运营平台与持续技术服务。

需要准备哪些硬件和业务信息?

建议准备 GPU 型号与规模、网络互联、软件环境、目标模型、上下文长度、并发与时延目标,以及当前性能基线。先明确建设目标,再确定产品范围和实施方案。

性能调优如何评价效果?

结合目标模型、硬件与实际请求负载,围绕吞吐量、首 Token 延迟、输出速度、尾延迟、资源利用率和单位 Token 成本建立基线,验证优化结果。

如何确认设备和模型的适配范围?

元智推理引擎面向国产 GPU 硬件与软件栈,在 SGLang、vLLM 等社区框架基础上深度定制,并结合目标模型进行专项调优。具体设备、模型和版本范围在需求评估中确认。

上线后提供哪些持续服务?

围绕软件版本维护、模型适配、持续性能调优、运行支持与技术交接开展长期技术服务,跟进模型和生产负载的变化。

获取部署与优化方案

结合您的硬件环境与业务目标,评估部署方案、优化方向和实施范围。

解决方案

集群推理性能优化

协同优化计算、通信与缓存,提升集群推理效率。

解决方案

模型服务与运营建设

贯通资源、部署、调用与运营,建设统一模型服务。

产品能力

产品详情

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需求准备指南

  1. 环境

    GPU 与节点、网络拓扑、存储条件、软件栈。

  2. 业务

    目标模型、上下文长度、并发量、请求样本。

  3. 目标

    吞吐与响应要求、服务对象、运营流程。

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