异构算力融合架构
天翼云「息壤」平台通过自主研发的智能调度算法，实现昇腾、英伟达等多品牌芯片的混合集群管理，在苏州工业园区案例中成功将本地分散的AI算力资源利用率提升至85%以上。其核心组件包括：
- 跨厂商算力虚拟化层：支持GPU/TPU/ASIC芯片统一纳管
- 动态资源编排引擎：按任务需求自动匹配最优算力组合
- 异构通信加速模块：RoCE与自研协议实现跨节点无损传输
模型训练优化方案
针对国产芯片特性，「息壤」平台构建了从底层算子到上层框架的全栈优化体系，在DeepSeek-R1模型适配中实现三大技术创新：
- 算子混合精度编译：通过自动识别计算图关键路径，实现FP16/FP32混合精度训练
- 显存复用算法：采用梯度缓存分区技术，降低大模型显存占用30%
- 分布式训练加速：基于环状通信拓扑优化，千卡集群线性加速比达0.92
推理加速技术突破
平台集成自研推理引擎DeepRT，在东莞智慧政务系统中实现QPS提升3倍的显著效果，关键技术包括：
- 动态批处理机制：智能合并异构请求，提升GPU利用率至78%
- 模型量化工具链：支持INT8量化无损压缩，推理延迟降低40%
- 多版本模型热切换：通过内存预加载实现服务零中断升级
典型应用案例
在湖南电信的AI数字化产品矩阵中，平台实现多项标杆性成果：
| 场景 | 训练效率 | 推理成本 |
|---|---|---|
| 智慧政务 | 提升2.1倍 | 降低57% |
| 智能客服 | 提升1.8倍 | 降低42% |
该部署方案通过算力资源跨区调度，实现中南地区20个超算中心资源池的智能联动
天翼云「息壤」平台通过异构融合架构与训推协同优化，在多个行业场景中验证了国产化AI基础设施的可行性。未来随着算力网络生态的完善，该平台将持续推动AI应用的普惠化落地。
