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清華系團隊給大模型織了一張“智能算力電網(wǎng)”

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AI芯片,正在機房里猛猛吃灰。

海外高端GPU供不應(yīng)求、又貴又難買;

國產(chǎn)芯片產(chǎn)能好不容易上來了,結(jié)果是「能用但不好用」,生態(tài)不全、適配難、推理優(yōu)化門檻高,大量國產(chǎn)卡就這么空轉(zhuǎn)著,電費照燒,卻產(chǎn)不出一顆能用的Token。

企業(yè)想用AI,偏偏卡在了最不該卡的環(huán)節(jié),算力

所有人都在比誰的模型參數(shù)更大,但真正決定AI能不能落地的,其實是另一件沒那么性感的事:一顆Token,能不能被穩(wěn)定、便宜、規(guī)模化地生產(chǎn)出來。

死磕這件事的,是一支從中國超級計算體系里走出來的年輕團隊,是石科技


AI生成

這家公司成立于2021年,由技術(shù)出身清華,有國家級算力中心工程經(jīng)驗的核心科研團隊聯(lián)合組建,是國內(nèi)最早將超算智算并行優(yōu)化的技術(shù)進行產(chǎn)業(yè)化的團隊之一。

名字取自“實事求是,甘為基石”,寄托著創(chuàng)始團隊對算力基礎(chǔ)設(shè)施地位的深刻認知。其創(chuàng)始人兼董事長閆博文,出生于1993年,畢業(yè)于清華大學(xué),是清華計算機系博士后。

這家公司瞄準的是通過自主研發(fā)的并行優(yōu)化技術(shù),將高性能計算(HPC)與人工智能計算深度融合,專治各種異構(gòu)算力資源調(diào)度的“疑難雜癥”。

在他們看來,現(xiàn)在的AI行業(yè)根本不需要再多一個算力轉(zhuǎn)租平臺,要打破國產(chǎn)算力空轉(zhuǎn)的僵局,必須徹底跳出傳統(tǒng)租賃的淺層模式。

是石科技給出的解法直擊本質(zhì):

緊扣“Token標準化、國產(chǎn)化、效率提升”這三件事,直接重構(gòu)算力變現(xiàn)路徑,重磅打造國產(chǎn)TOKEN調(diào)優(yōu)工廠。


大模型也有了算力“電網(wǎng)”:插上插頭,算力秒變Token產(chǎn)能

是石科技TOKEN工廠的第一層技術(shù)底座,來自異構(gòu)算力的全域整合與深度國產(chǎn)化適配。

區(qū)別于行業(yè)常見的單一算力資源模式,是石科技搭建了全域異構(gòu)算力資源池,全面兼容NVIDIA GPU、國產(chǎn)AI芯片(包括昇騰、昆侖芯、天數(shù)、太初、瀚博半導(dǎo)體等),以及云廠商算力、邊緣算力等多源渠道。

通過智能調(diào)度與彈性擴縮容技術(shù),實現(xiàn)算力資源的統(tǒng)一納管、智能分配與動態(tài)擴容,讓企業(yè)不再受困于“算力采購難、資源碎片化”。


AI生成

打個比方,這就像一張“全域智能電網(wǎng)”。

過去每家工廠只能用自己的發(fā)電機(單一算力),買不到柴油就停產(chǎn),發(fā)電機壞了就癱瘓。

是石科技則類似于搭建了一張覆蓋全國的算力網(wǎng)絡(luò),把各地的風電、水電、火電、太陽能電(各種算力)全部接入統(tǒng)一電網(wǎng)

企業(yè)需要用電時,只需“插上插頭”,電網(wǎng)就會自動調(diào)度、分配與你需求最匹配的電給你,你完全不用關(guān)心電是從哪個具體的電網(wǎng)節(jié)點送過來的。

更關(guān)鍵的是,是石科技團隊完成了主流國產(chǎn)AI芯片的深度適配與專項優(yōu)化,打通了框架適配、算子兼容、通信優(yōu)化、性能調(diào)優(yōu)全鏈路


AI生成

在這張電網(wǎng)的“變電與穩(wěn)壓”作用下,原本閑置、難調(diào)通的國產(chǎn)算力,在這里能被高效轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可用、低成本的標準化Token推理產(chǎn)能

通過不斷提升算力利用效率,以及充分利用閑時的算力,或者根據(jù)客戶需求定制專屬算力資源,國產(chǎn)Token就可以真正變成可商用的產(chǎn)能優(yōu)勢。

對此,一位長期從事AI基礎(chǔ)設(shè)施的工程師評價說:

過去我們買了國產(chǎn)卡,總要花幾個月去調(diào)驅(qū)動、改框架、修bug。是石科技把這條路鋪好了。國產(chǎn)卡不再是“擺設(shè)”,而是真正能跑生產(chǎn)的引擎。


把芯片性能榨干到極限:吞吐暴漲50%,Token成本硬砍40%

如果說算力池化是底座,那么推理優(yōu)化就是TOKEN工廠的核心技術(shù)壁壘。

是石科技團隊深耕高性能計算領(lǐng)域多年,在嚴格恪守企業(yè)級SLA服務(wù)標準的前提下,從算子、內(nèi)存、調(diào)度、解碼等全維度進行技術(shù)革新。

CUDA Kernel算子級優(yōu)化、PagedAttention內(nèi)存優(yōu)化、Continuous Batching連續(xù)批處理、混合精度推理……這些技術(shù)被系統(tǒng)性地部署在TOKEN工廠的生產(chǎn)線上。

配合FlashAttention、推測解碼、KV Cache精細化管理、模型并行(TP/PP)等前沿加速方案,GPU等國產(chǎn)芯片的資源利用率大幅提升,Token吞吐總量顯著增加,單位Token生產(chǎn)成本大幅下降。

更重要的是,傳統(tǒng)推理中常見的延遲抖動、TTFT與TPOT波動等問題得到了有效控制——

Token生成變得高效、穩(wěn)定、高品質(zhì)。實測數(shù)據(jù)顯示,在同等算力條件下,是石科技的推理優(yōu)化方案可將吞吐量提升30%-50%,單位Token成本降低40%。


AI生成 治好“宕機焦慮”:99.9%高可用,把推理做成不斷電流水線

規(guī)模化的Token生產(chǎn),不能建立在脆弱的單點算力之上。

是石科技構(gòu)建了一套多Provider互補與容災(zāi)體系:

  • 資源互補:流量峰值時自動彈性擴容;

  • 技術(shù)互補:接入特定模型和技術(shù)能力(如超低延遲、多模態(tài));

  • 區(qū)域互補:跨地域部署,降低延遲,滿足各行業(yè)合規(guī)要求。

自動Fallback故障切換機制,搭配“自有集群承載主要流量、合作伙伴集群兜底容災(zāi)”的流量分配模式,徹底規(guī)避單點算力故障導(dǎo)致的業(yè)務(wù)中斷風險。


AI生成

99.9%的高可用性服務(wù)保障,讓Token的規(guī)模化生產(chǎn)、調(diào)度、輸出全程穩(wěn)定可控。

想象一下飛機引擎的“多冗余設(shè)計”,即便一臺引擎失效,其他引擎能夠自動補位,飛機照常飛行。

是石科技相當于給AI推理服務(wù)裝了三套引擎——包括自己的引擎、合作伙伴的引擎、備用引擎。

哪怕其中一套突然熄火,系統(tǒng)會在0.1秒內(nèi)自動切換到另一套,用戶完全感知不到。

從技術(shù)上看,這已經(jīng)不是漸進式的改良,而是從“算力資源”到“優(yōu)質(zhì)Token產(chǎn)能”的價值躍遷。

當前,國產(chǎn)AI算力替代進程持續(xù)提速。

標準化、可量產(chǎn)、低成本的Token產(chǎn)能,已成為AI產(chǎn)業(yè)落地的核心生產(chǎn)資料。

是石科技的目標已經(jīng)明確:

建成中國最大、技術(shù)最先進、服務(wù)最完善的國產(chǎn)TOKEN調(diào)優(yōu)工廠。

讓千行百業(yè)降低AI落地門檻,讓國產(chǎn)算力生態(tài)真正實現(xiàn)規(guī)模化、高質(zhì)量發(fā)展,推動中國AI產(chǎn)業(yè)邁入工業(yè)化、標準化的全新階段。

當行業(yè)還在追逐單一模型的精度時,是石科技選擇了一條更有挑戰(zhàn)但更具長期價值的道路——

做夯實AI推理底座的工廠,做可進化、可復(fù)用、可普惠的Token生產(chǎn)力平臺。

這條路投入更大、周期更長、協(xié)調(diào)更復(fù)雜。

但一旦走通,它改變的將不只是某一家企業(yè)的推理成本,而是整個適合中國AI產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展的國產(chǎn)算力生態(tài)。

文章來源:量子位。

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