AI狂飙时代，您的云底座够“硬核”吗？解锁阿里云新一代高性能计算，驱动大模型落地加速度！

当ChatGPT掀起全球AI浪潮，当Sora重塑视频生成逻辑，企业纷纷涌入大模型赛道。然而，高昂的算力成本、漫长的训练周期、复杂的部署流程，正成为AI规模化落地的“拦路虎”——您的云基础设施，是否已做好迎接AI暴击的准备？

一、AI时代的三大算力之痛

算力饥渴症
千亿级参数模型训练需消耗数万GPU小时，传统云实例难以支撑持续高负载，资源争抢导致任务频繁中断。

成本失控症
大模型训练动辄百万级投入，资源利用率不足30%，闲置算力吞噬企业预算。

部署迟缓症
从环境配置、分布式训练到服务上线，全链路手工操作耗时数周，错过市场黄金窗口期。

硬核底座：为AI而生的高性能计算

神龙计算+弹性GPU实例：
搭载最新NVIDIA H100 GPU，支持万卡级集群RDMA网络，通信延迟降低80%，训练速度提升3倍

高性能存储CPFS：
全闪存文件系统，吞吐量达TB/s级，轻松应对海量小文件读写瓶颈。

开箱即用：AI工程化效率革命

PAI灵骏智算平台：
一键构建千卡集群，自动优化数据并行策略，资源利用率提升至85%+。

模型即服务（MaaS）：
通义千问等150+预训练模型即点即用，API调用5分钟完成业务集成。

三、实战案例：某自动驾驶企业的AI超车之路

挑战：千亿参数感知模型训练耗时超2个月，推理延迟无法满足实时决策。
阿里云方案：

采用神龙HPC集群+CPFS存储，训练周期压缩至18天

通过PAI-EAS部署量化模型，推理响应<50ms
结果：开发效率提升70%，TCO降低40%，模型迭代速度行业第一。