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浪潮云海

當(dāng)前AI領(lǐng)域大模型技術(shù)飛速迭代，全球已發(fā)布數(shù)千個(gè)大模型，其中我國(guó)大模型數(shù)量突破1500個(gè)；與此同時(shí)，AI算力芯片、服務(wù)器型號(hào)也層出不窮、快速迭代。“海量模型+多樣硬件”的雙重疊加，讓企業(yè)陷入選型困境：該選哪款模型適配業(yè)務(wù)？配置何種硬件才夠用？選型是否匹配實(shí)際需求？試錯(cuò)成本高、匹配度難把控，成為企業(yè)落地AI的“前置攔路虎”。要破解這一難題，科學(xué)系統(tǒng)的模型評(píng)估是不可或缺的前置環(huán)節(jié)。浪潮云海InClou

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  • AI游刃有余 告別模型選型迷茫！浪潮云海InCloud AIOS科學(xué)評(píng)估體系，讓決策心中有數(shù)
    當(dāng)前AI領(lǐng)域大模型技術(shù)飛速迭代，全球已發(fā)布數(shù)千個(gè)大模型，其中我國(guó)大模型數(shù)量突破1500個(gè)；與此同時(shí)，AI算力芯片、服務(wù)器型號(hào)也層出不窮、快速迭代?！昂Ａ磕Ｐ?多樣硬件”的雙重疊加，讓企業(yè)陷入選型困境：該選哪款模型適配業(yè)務(wù)？配置何種硬件才夠用？選型是否匹配實(shí)際需求？試錯(cuò)成本高、匹配度難把控，成為企業(yè)落
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS：異構(gòu)算力“小時(shí)級(jí)”適配 打通智能生產(chǎn)力最后一公里
    隨著AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)加速迭代，異構(gòu)加速設(shè)備與大模型層出不窮，為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型注入動(dòng)能的同時(shí)，也給AI基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)兩大核心挑戰(zhàn)：*算力適配滯后：全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)背景下，GPU廠商、架構(gòu)、型號(hào)持續(xù)迭代，數(shù)據(jù)中心多元異構(gòu)成為常態(tài)，AI基礎(chǔ)設(shè)施難以快速跟進(jìn)最新算力迭代，適配周期長(zhǎng)；*生態(tài)兼容不足：新型GPU上市
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS AI 網(wǎng)關(guān)：筑牢企業(yè)規(guī)模化用AI的“神經(jīng)中樞”
    當(dāng)大模型技術(shù)深度滲透辦公、編碼、客服、財(cái)務(wù)等核心環(huán)節(jié)，AI已從企業(yè)“嘗鮮工具”升級(jí)為關(guān)鍵生產(chǎn)力引擎。但隨之而來(lái)的，是運(yùn)維層面的三大核心痛點(diǎn)，成為規(guī)?；肁I的攔路虎：*多模型接口不統(tǒng)一，大模型服務(wù)與智能體應(yīng)用難以協(xié)同，無(wú)法統(tǒng)一接入，造成“模型孤島”，切換成本高；*API-Key使用混亂，算力資源使用
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | AI業(yè)務(wù)7×24穩(wěn)如磐石 浪潮云海InCloud AIOS可視化監(jiān)控方案，讓異構(gòu)GPU了如指掌
    據(jù)浪潮數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，智算中心60%以上的故障都出自GPU卡或GPU服務(wù)器的故障，這類故障動(dòng)輒造成設(shè)備離線甚至直接的經(jīng)濟(jì)損失。在大模型推理服務(wù)7×24小時(shí)連續(xù)運(yùn)行的今天，AI基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性對(duì)業(yè)務(wù)至關(guān)重要。但現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)突出：云數(shù)據(jù)中心里GPU、TPU、XPU等各類異構(gòu)加速卡并存，環(huán)境復(fù)雜、調(diào)用鏈長(zhǎng)，傳統(tǒng)監(jiān)控
    2026-01-26 13:47
  • AI游刃有余 | 告別運(yùn)維焦慮，浪潮云海OS解鎖智能運(yùn)維快車道
    近來(lái)，企業(yè)云平臺(tái)納管的資源規(guī)模持續(xù)激增，架構(gòu)復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)上升，傳統(tǒng)運(yùn)維模式早已不堪重負(fù)，各類運(yùn)維焦慮層出不窮：*資源檢索大海撈針：查找資源，需在十幾個(gè)菜單間反復(fù)跳轉(zhuǎn)；*數(shù)據(jù)報(bào)表僵化受限：只能按預(yù)設(shè)條件檢索和固定表頭展示；*日常巡檢低效易錯(cuò)：面對(duì)大量非健康指標(biāo)，只能依靠人工關(guān)聯(lián)分析。面對(duì)傳統(tǒng)交互模式
    2026-01-26 09:33
  • AI 游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS：告別“找錯(cuò)書(shū)”與“看不全頁(yè)”，RAG檢索不跑偏
    在AI深度落地的當(dāng)下，構(gòu)建高效精準(zhǔn)的智能問(wèn)答系統(tǒng)，已成為企業(yè)提升客戶體驗(yàn)、優(yōu)化內(nèi)部效率的關(guān)鍵。但基于大語(yǔ)言模型的RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)落地時(shí)，兩大核心痛點(diǎn)常讓企業(yè)陷入困境：*一是知識(shí)庫(kù)按產(chǎn)品型號(hào)、版本分區(qū)管理，語(yǔ)義高度相似導(dǎo)致系統(tǒng)“找錯(cuò)書(shū)”，比如詢問(wèn)A型號(hào)故障卻返回B型號(hào)方案；*二是文檔切分粒度
    2026-01-26 09:33

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