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在人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展中，金融行業(yè)正邁入變革的新時代。AI不僅在優(yōu)化投資決策、信用評估、實時監(jiān)控和欺詐識別方面展現(xiàn)出強(qiáng)大功能，還極

大地提升了客戶體驗、降低了運(yùn)營成本，并推動了產(chǎn)品創(chuàng)新。面對智能時代的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，金融機(jī)構(gòu)如何運(yùn)用AI技術(shù)構(gòu)建核心競爭力，已成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。

1、算力、運(yùn)維、管理三大挑戰(zhàn)

   ? AI應(yīng)用的迅猛增長

隨著AI在風(fēng)控、投研、防欺詐和智能客服等關(guān)鍵領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)正面臨GPU資源短缺和運(yùn)維管理的巨大挑戰(zhàn)。不斷增長的算力需求正限制AI應(yīng)

用的發(fā)展。

   ? 高效執(zhí)行AI任務(wù)

處理日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)集并進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與AI任務(wù)執(zhí)行，要求系統(tǒng)具備卓越的執(zhí)行能力?？焖俚途珳?zhǔn)預(yù)測成為金融機(jī)構(gòu)在激烈市場競爭中立足

的關(guān)鍵。

   ? 國產(chǎn)化AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

為了降低對外部技術(shù)的依賴，金融機(jī)構(gòu)致力于推動AI基礎(chǔ)設(shè)施的國產(chǎn)化。通過容器平臺構(gòu)建統(tǒng)一的GPU算力平臺，不僅提升了資源整合和調(diào)度效率，還支

持了國內(nèi)AI技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新。

2、統(tǒng)一平臺，自主可控

靈雀云為金融行業(yè)用戶精心打造了一套全面的解決方案，包括GPU算力管理、AI任務(wù)調(diào)度、模型管理及智能體開發(fā)能力，提供端到端的智能計算平臺，

不僅提升了AI算力資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度效率，還滿足了金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的多樣需求。

解決方案

圖示：靈雀云AI產(chǎn)品架構(gòu)圖

   ? GPU算力管理

支持主流的x86和國產(chǎn)化服務(wù)器架構(gòu)，適配多種主流GPU加速硬件。通過GPU插件實現(xiàn)Kubernetes集群內(nèi)GPU資源的虛擬化，統(tǒng)一管理底層AI算力資源。

   ? AI任務(wù)調(diào)度

基于Kubernetes的AI任務(wù)調(diào)度器，優(yōu)化大規(guī)模分布式AI任務(wù)，消除資源沖突，實現(xiàn)GPU、CPU等計算資源的合理調(diào)度分配，提升整體資源利用率。

   ? MLOps

集成多種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，支持自定義框架，實現(xiàn)一站式開發(fā)、訓(xùn)練、部署流程。配備模型解釋工具，便于用戶深入理解和優(yōu)化模型。

   ? LLMOps

提供原生支持LLMOps解決方案，涵蓋大模型、數(shù)據(jù)集及模型應(yīng)用的存儲、管理、發(fā)布等工作流，簡化發(fā)布、標(biāo)注、微調(diào)流程，提升效率，降低成本。

方案優(yōu)勢

   ? 資源優(yōu)化

利用GPU虛擬化技術(shù)，支持多種RDMA技術(shù)，優(yōu)化GPU資源分配，實現(xiàn)多業(yè)務(wù)共享，減少碎片化，提升資源利用率，支持AI應(yīng)用的廣泛部署。

   ? 簡化運(yùn)維

一站式服務(wù)從模型開發(fā)到發(fā)布，簡化AI業(yè)務(wù)復(fù)雜開發(fā)流程，減輕運(yùn)維負(fù)擔(dān)，加速金融創(chuàng)新，提高市場響應(yīng)速度。

   ? 國產(chǎn)化支持

支持x86、ARM架構(gòu)，兼容英偉達(dá)及國產(chǎn)化GPU，確保業(yè)務(wù)高可用性和數(shù)據(jù)安全，減少對外部技術(shù)依賴，為金融機(jī)構(gòu)提供安全可控的技術(shù)環(huán)境。