从 AI 大模型落地看阿里云的底层算力支撑

在 AI 大模型迅速发展并逐步落地应用的当下，底层算力支撑成为关键因素，而阿里云凭借强大的技术实力，在这一领域发挥着重要作用。

AI 大模型训练数据规模庞大、参数众多，对算力要求极高。阿里云深知这一点，不断升级自身算力基础设施。磐久 AI 服务器便是其成果之一，它支持单机 16 卡、显存 1.5T ，还能通过 AI 算法预测 GPU 故障，准确率高达 92%，有效保障了训练过程的稳定性，减少因硬件故障导致的训练中断。

在网络架构方面，阿里云推出的高性能网络架构 HPN7.0，可稳定连接超过 10 万个 GPU，极大提升了数据传输速度。要知道，大模型推理和训练过程中，网络消耗、I/O 操作占据了近一半时间，HPN7.0 将模型端到端训练性能提升 10% 以上，大大提高了训练效率。

同时，为满足 AI 智算对存储的指数级扩展需求，阿里云的 CPFS 文件存储数据吞吐可达 20TB/s，为海量数据存储和读取提供坚实保障，确保训练数据能及时被调用。

此外，人工智能平台 PAI 实现了万卡级别的训练推理一体化弹性调度，使 AI 算力有效利用率超 90%，避免了算力资源的浪费，降低企业使用成本。

正是凭借这些底层算力支撑技术，阿里云助力众多企业实现 AI 大模型的落地应用。无论是金融领域的风险评估，还是医疗行业的疾病诊断，阿里云提供的算力让大模型在各个场景中发挥效能，推动行业智能化变革，为 AI 大模型的广泛应用筑牢根基。