从智能优化到全栈架构：超云AI推理算力技术实力解析

智能优化模型，引领GPU推理效能革新

尽管许多用户对AI推理有一定了解，但当面对如何配置和优化GPU以最大化推理效能时，仍感到困惑。为此，超云推出了GPU推理指导模型，该模型不仅解决了用户在配置和优化GPU时面临的难题，还通过能效、算力和TCO三个核心维度的全面评估，推动了GPU推理效能的革新。

01.能效模型

超云的能效模型能够精确反映不同配置下每单位电量所能支持的推理能力，帮助用户直观地权衡能耗与性能表现，从而做出更加合理的选择。这使得超云能够在提供高性能的同时，可确保能源利用效率最大化，符合其追求高效能和低碳排放的目标。

02.算力模型

专注于评估特定配置下的推理效能，确保用户可以精准衡量各种配置的性能差异，满足多样化的业务需求。超云的算力模型致力于为用户提供最优化的硬件选择，以实现更快的业务响应速度和更强的处理能力。

03.TCO模型

深入分析每花费一元钱在不同配置下所能获得的推理能力，综合考虑硬件、运维及电力成本，为用户提供更具成本效益的配置方案。超云通过TCO模型，帮助企业在控制成本的同时，享受高性能的服务，实现了经济性和效能的双重提升。

超云GPU推理指导模型

此外，超云还引入了“训推效比”与“训推价比”两大评估指标，进一步增强了对GPU性能的评估能力。前者着眼长远发展，数值越高意味着单位能源消耗下的训练与推理能力越强;后者基于全面的TCO分析，并特别考虑电价因素，数值越高则成本效益越显著。

超云产品运营中心总经理田锋在今年CDCC大会上指出，实际应用中的模型大小可能会超出某些GPU的推理能力范围，因此用户还需重视五年电费在整机成本中的占比，特别是在电力成本日益上升的背景下，这一点尤为重要。通过这些优化工具，超云助力企业勇攀“推理之巅”，在激烈的市场竞争中保持领先地位。

全栈推理架构，提供稳定高效的算力支持

面对AI推理算力服务领域的复杂挑战，超云凭借多年深耕行业的经验，构建了一套贴合国内使用场景的全栈AI推理架构。该架构覆盖了从中心级大型数据中心到边缘计算节点的多级推理需求，能够灵活应对从海量数据处理到即时响应的多样化推理需求，确保在各种应用场景下都能提供稳定、高效的算力支持。

在构建全栈AI推理架构的过程中，超云还洞察到了投资回报率、成本控制与高性能之间的微妙平衡，因此在设计推理硬件时，超云特别注重经济性与效能的双重考量。通过采用先进的硬件架构与智能管理技术，超云为用户提供了一系列既经济高效又具备卓越性能的推理服务器硬件产品，有效降低了用户的总体拥有成本，同时确保了算力的持续高效输出。

同时，超云还推出了一系列工具和模型，助力用户优化AI推理全栈规划与实施。这些工具全面覆盖算力需求分析、架构设计、性能评估到运维管理等各个环节，使用户能够更高效地利用AI推理算力资源，提升业务性能和用户满意度。

超云推理服务器

近日，在中国科学院旗下权威媒体《互联网周刊》与德本咨询联合发布的《2024年度AI推理算力服务创新企业排行》榜单中，超云凭借其在AI推理领域的卓越表现和创新实力，荣登榜首，赢得了业界的广泛认可。这一殊荣不仅是对超云技术实力的肯定，也是对其在推动AI推理算力服务广泛应用与深度变革中所作贡献的高度肯定。未来，超云将继续加强技术投入与创新力度，不断优化和升级AI推理解决方案，以更加高效、智能的服务满足市场的多样化需求。