随着来自海外的人工智能算力供应链日益不稳定，企业对于强大的预训练模型的计算需求持续上升，促使了国内人工智能芯片的发展迎来了新的机遇。目前，大部分的计算资源正在转向推理场景，相较于GPU，在此场景下对峰值性能的需求相对较低，因此更多规格的国产GPU具备了支持大型语言模型应用的能力，推动了海外高端AI芯片与国产芯片的混合部署成为市场常态。
然而，在混合型AI计算力的构建过程中，正面临着诸多挑战：如利用率低下、异质资源协同管理难度加大以及国产替代进程加快等问题，成为制约大模型大规模商用的关键性障碍。京东云提供了vGPU AI算力平台，以创新性的GPU池化技术和统一化的异构资源管理能力来助力企业快速部署与优化多模态AI基础设施。
1. 大模型的实现遇到了三重计算能力障碍。
当前，众多智算中心面临着一个严峻挑战：高昂的显卡成本并未得到相应的提升，反而导致集群模型计算利用效率低下。一头部证券公司人工智能负责人坦承：“我们手中拥有上百张高规格GPU卡，实际利用率不足30%，业务部门还在不厌其烦地要求扩容升级。”
行业面临的三大核心痛点分别是GPU资源空转闲置、异构资源管理困难以及安全与性能的挑战。首先，在传统的物理卡部署模式中，推理任务往往占用不到30%的算力，然而，每张显卡却需要单独承担整个模型训练或推理的需求，因此，显卡的利用率低下。其次，由于英伟达和NVIDIA等加速卡种类众多，不同芯片之间需要建立独立的运维体系以管理各自的资源池，这大大影响了资源的有效利用率。此外，在安全与性能兼顾方面也面临着挑战，一些机构可能会选择开源的vGPU方案，但这种方案在用户态下运行时haha sim評價，haha sim漫游hahasim大陆怎么激活会存在效率低下和任务冲突的风险。
二、京东云的vGPU能力池解决了AI计算难题
面对行业中的这些挑战，京东云推出vGPU AI算力平台，旨在提供一个高度集中的计算解决方案，可以更精细地管理和维护计算能力。这个平台特别注重内核级1%的算力和每MB级别的显存细节控制，并且支持将计算资源细化到微秒级别进行精确调度。此外，京东云的vGPU AI算力平台还可以保证0.1%的损耗率，在毫秒级别的优先任务抢占机制中取得优势，为客户的训练和推理提供了混部解决方案。 同时，该平台还兼容多国产化计算资源，并且支持众多的大模型使用需求，为客户带来了成本低、效率高的优势。
首先，通过创新的GPU算力切分技术，内核级1%的精确算力和MB级别的显存可以实现更为细粒度的切割与池化能力。就如同手术刀般精准地将单卡分割成多个虚拟实例，从而实现了资源的动态分配。GPU的利用率最高提升了70%。
二、异构算力统合筹划：为多元异构算力资源提供统筹规划与整合管理服务，有效减轻异构化带来的困扰，并兼容国内外主流深度学习AI框架，助力客户快速构建面向大模型的训练与推理一体化高效率基础设施系统，以降低运维难度。
第三：京东云基于自研vGPU技术的全栈算力平台，其核心竞争力主要体现在内核态拦截和推理引擎加速方面。相比传统方式，该平台通过优化内核驱动架构，能够有效提升服务器端推理性能50%，显著提升了整体处理能力。同时，借助AI全密态容器的技术能力，实现了模型参数与训练数据的双重防护，确保了零泄露的安全性，hahaha sim評價ha sim漫游hahasim大陆怎么激活为用户提供金融级安全保护。
“我们为数十家顶尖客户提供了基于异构的AI算力基础设施。”
当前京东云提供vGPU AI算力平台，该平台基于内核级算力池化、自主可控的全栈能力及金融级安全保障特性，已为数十家银行、证券公司、保险公司和通信运营商客户提供服务。
华夏基金积极拥抱AI技术，并在GPU资源管理上遇到了提升资源利用率、降低成本的双重挑战。京东云提供的vGPU算力池化技术为华夏基金提供了物理GPU资源的细粒度切分，实现了动态资源分配和优化利用。这一技术的应用让华夏基金的GPU利用率最高提高了70%，有效降低了大模型推理的成本。
北京银行携手京东云发布银行业首个基于异构计算的DeepSeek满血版产品。依托于京东云强大的异构计算技术，该产品创新性地引入了vGPU弹性资源分配策略，实现了对算力资源的有效调配与灵活调度，算力供给迅速，并支持细粒度内核级1%算力和MB级显存级别的资源精细化切分与管理能力。
该知名证券公司原有个别分布式集群GPU资源分布不均，整体利用率长期只能达到25%左右。后公司在京东云的vGPU AI算力平台的帮助下，对分散在不同业务系统的5个GPU计算池进行了统一整合与优化，实现高效资源汇聚及灵活共享，提升了AI算力分时段使用率，使得推理任务资源满足率达到98%，远高于原有的利用率水平65%。
展望未来，京东云将加大技术研发投入力度，推出更多性能优越、成本更低廉的大规模智能计算解决方案，为各行业用户快速搭建起高效运行的大模型运算平台，进而促进AI生产效率的大幅跃升。