开发基于国产芯片的思腾合力垂直领域大模型一体机

需求的背景和应用场景

随着人工智能技术的快速发展，大模型在垂直领域的应用日益广泛，但企业在应用大模型时面临AI效率与算力投入的平衡难题，同时对进口高性能算力硬件的依赖度较高。为了解决这些问题，开发基于国产芯片的思腾合力垂直领域大模型一体机应运而生。该一体机旨在通过内置多种基座大模型（LLM）API，为企业提供私域知识库构建（RAG）、代码生成（AIGC）、智能问答（chat bot）等AI创新应用，丰富企业的技术选择和业务能力。其应用场景广泛，可覆盖金融、医疗、教育、智能制造等多个垂直领域，助力企业实现数字化转型和智能化升级。

要解决的关键技术问题

1. 技术原理：基于国产高性能算力硬件，结合定制化软件环境，预训练大模型，实现硬件与软件的紧密整合。
2. 技术架构：采用全栈自主可控架构，包括国产芯片、操作系统、中间件等，确保系统的安全性和稳定性。同时，优化网络方案，针对应用场景对模型结构进行优化，以及模型参数进行训练调优。
3. 关键技术点：

• 增加cache技术，提高数据访问速度，降低延迟。
• 引入Auto Scaling技术，根据业务需求自动调整资源分配，实现资源的高效利用。
• 针对垂直领域进行模型微调，提高模型的准确性和适用性。
• 在国产设备基础上优化网络方案，达到国际同等算力水平及效果。

效果要求

1. 效益：通过开发基于国产芯片的思腾合力垂直领域大模型一体机，降低企业对进口高性能算力硬件的依赖度，提高关键部件的国产化率。同时，帮助企业实现AI效率与算力投入的良好平衡，降低运营成本，提高业务效率。
2. 竞争优势：全栈自主可控的架构和定制化的软件环境，使该一体机在安全性、稳定性和适用性方面具有显著优势。同时，丰富的AI创新应用，如私域知识库构建、代码生成、智能问答等，为企业提供了更多的技术选择和业务能力。
3. 创新性：该一体机将国产高性能算力硬件、定制化软件环境、预训练的大模型紧密整合在一起，通过加大国产算力软硬件的研发力度，实现了技术上的创新突破。同时，针对垂直领域进行模型微调和优化，提高了模型的准确性和适用性，为企业在垂直领域的大模型应用提供了有力支持。