“人工智能+”战略持续推进，AI大模型升级引爆算力，AI军备竞赛正式进入白热化阶段。可某互联网企业却卡在了算力搭建的第一步：计算性能“卡脖子”、资源利用率拖后腿、运维成本压得人喘不过气。好在亿万克及时出手，为其“量身定制”AI算力方案，稳稳撑起了坚实的AI算力底座。

传统互联网企业搭建AI算力常面临三大困境：

困境一：计算性能被“卡脖子”

大模型训练通常涉及海量数据处理与复杂算法运算，传统服务器计算性能跟不上，数据处理慢，算法运算卡，导致迭代周期变长，产品研发与业务创新被对手“遥遥领先”。

困境二：资源配置“易僵化”

传统服务器部署模式过于“死板”，现有解决方案难以灵活调整资源配置，一旦模型规模变化，算法复杂度升级，服务器就无法及时适配，该用的算力不够，闲置的资源又被浪费。

困境三：运维成本“藏得深”

服务器本身价格往往只是“冰山一角”，真正烧钱的是“隐身”的运维成本，设备升级、电力消耗以及机房维护等费用常常成为压垮企业的“最后一根稻草”。

针对上述算力痛点，亿万克从性能、效率、成本三个维度逐个击破：

性能狂飙，大模型训练快人一步

亿万克采用自研的G852A7高性能计算服务器，搭载10卡全高全长双宽GPU，算力爆棚，大幅提升并行计算能力。多卡协同工作，大规模矩阵运算、深度学习算法加速轻松拿捏，完美适配大模型训练。同时配备双互联CPU-Switch、大容量内存及高性能存储，构建起高效的计算硬件平台，保障产品迭代快人一步。

资源灵活，软件优化调配算力

亿万克另辟蹊径，从软件端发力：安装优化后的操作系统，搭配最新GPU驱动程序，充分释放10卡GPU性能；针对TensorFlow、PyTorch等常见深度学习框架做定制优化，根据模型需求动态调整计算资源，实现性能最大化，资源利用率直接拉满。

成本减负，自主运维少花“冤枉钱”

亿万克具有成熟的服务体系，为客户技术团队提供专业培训，内容涵盖硬件使用、软件操作、故障排查等，全流程教明白，提升客户自主运维能力。建立全天候售后响应机制，定期排查故障，及时发现并解决问题，降低设备故障率。

亿万克为该企业量身定制的方案，通过全局优化设计，既能充分挖掘硬件性能，满足AI大模型训练需求，大幅提升生产效率；又靠软件优化实现GPU多对多协同，降低能源消耗的同时，减少不必要的硬件采购与运维成本，为企业节省大量资金。

未来，亿万克还会专注于企业的真实需求，持续输出适配的解决方案，帮更多互联网企业在AI算力赛道上“跑得更快、更稳”，把算力优势变成业务创新的“加速度”！

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责任编辑：kj005

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