在人工智能蓬勃發展的當下，大模型已成為驅動各行業智能化變革的核心引擎。從智能客服精準理解用戶意圖，到智能創作激發無限創意，再到智能決策為企業發展指明方向，大模型的影響力無處不在。而在這背后，數據支撐與卓越的模型體系至關重要。天翼云數據憑借深厚的技術積淀與持續創新，構建起一套性能卓越的全棧大模型體系，為 AI 發展注入澎湃動力。?

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一、算力支撐，突破計算瓶頸?

算力堪稱大模型訓練的 “動力源泉”。天翼云打造的智算數據中心 AIDC，配備定制化液冷智算服務器，其電能利用效率（PUE）低至 1.12，在保障算力輸出的同時，實現節能，降低運營成本。云智超一體化基礎設施 “云驍”，具備異構算力納管能力?

，可將 GU、NPU、CPU 等不同類型算力資源整合。通過先進的融合調度算法，依據大模型訓練任務的特性，智能分配算力，讓模型訓練效率大幅提升。例如在訓練超大規模語言模型時，能快速調配 GPU 算力加速矩陣運算，NPU 算力優化神經網絡處理，CPU 算力負責基礎任務調度，使整體訓練時間大幅縮短，加速模型迭代進程，滿足各類復雜大模型對算力的嚴苛需求。?

二、高效數據存儲，保障數據流通?

大模型訓練依賴海量數據，天翼云數據在存儲方面表現。自研的高性能并行文件存儲 HPFS，擁有百 TB 級的吞吐能力、百萬級 IOPS 和亞毫秒級時延，能快速讀寫大規模數據，滿足大模型訓練對數據讀取速度的極致要求。分布式存儲架構將數據分散存儲于多個節點，提升數據可靠性，即便部分節點出現故障，數據也能安然無恙，且具備 PB 級數據的可擴展性，從容應對數據量的持續增長。無論是文本、圖像還是視頻等不同類型數據，都能在這一存儲體系中高效存儲與快速調取，為大模型訓練提供穩定、高效的數據支撐，確保數據在整個訓練流程中順暢流通，不出現卡頓與延遲。?

三、智能訓練優化，加速模型迭代?

在大模型訓練過程中，天翼云全棧大模型體系展現出智能優化能力。支持多種并行策略，如數據并行、模型并行和 3D 并行，可根據模型結構和訓練需求靈活組合，充分利用計算資源，提升訓練效率。針對顯存資源緊張問題，提供多維度的顯存優化策略，通過優化數據方式、合理分配顯存空間等手段，在有限顯存條件下，也能順利訓練近萬億級參數的大模型，降低訓練成本。一站式智算服務 “慧聚”，為大模型訓練提供智能化全流程管理。從數據預處理時自動進行數據清洗、標注，提升數據質量，到模型訓練中實時監測訓練指標，運用機器學習算法自動調整訓練參數，確保模型訓練朝著最優方向進行，大幅縮短模型訓練周期，讓大模型能夠更快地投入應用，為企業和開發者節省大量時間與資源。?

四、豐富模型生態，適配多元場景?

天翼云構建了豐富的大模型生態，擁有多大模型以適配不同行業與業務場景需求。政務大模型 “慧澤” 深度融合數字政府全流程場景，在政策咨詢時能快速準確解讀政策法規，政務審批中實現智能審批輔助，公共服務里優化服務流程，提升政務服務智能化。海納視聯大模型在視聯行業表現突出，在城市治理中對視頻監控數據智能分析識別異常，工業生產里助力質量檢測，社區鄉村和數字家庭中實現智能安防監控。多樣的模型與豐富的應用場景，使得各行業用戶都能找到契合自身需求的解決方案，充分發揮大模型的價值，推動行業智能化升級。?

五、精準行業應用，賦能千行百業?

天翼云數據的全棧大模型體系在各行業的應用中展現出精準的賦能效果。在金融領域，通過對用戶交易數據、行為數據的深度分析，利用大模型構建智能風控體系，精準識別潛在欺詐行為與風險事件，保障資金安全；同時，為用戶提供個性化金融服務推薦，提升客戶體驗。在醫療行業，整合患者病歷、基因、健康監測等數據，借助大模型為醫生提供精準輔助診斷建議，制定個性化治療方案，提高治療效果。在制造業，基于生產設備運行數據，運用大模型預測設備故障，優化生產流程，提高生產效率與產品質量。精準的行業應用，讓天翼云大模型體系成為各行業智能化轉型的得力助手。?

天翼云數據的全棧大模型體系，憑借算力支撐、高效的數據存儲、智能的訓練優化、豐富的模型生態以及精準的行業應用，展現出卓越的性能。在未來，隨著技術的不斷進步與創新，天翼云將繼續發揮其優勢，推動大模型技術在更多領域的深度應用，為各行業數字化、智能化發展創造更多價值，引領人工智能發展新潮流。