引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉、科学计算等领域的应用日益广泛。然而，大模型的训练和推理需求对底层基础设施提出了严峻挑战。本文将探讨企业如何应对这一计算挑战，并介绍一些关键策略和解决方案。
大模型服务器需求量飙升的原因
1. 应用创新与算力需求双轮驱动
近年来，大模型在各个领域的应用呈现指数级增长。企业级应用、垂直行业解决方案以及消费级AI产品的蓬勃发展，对算力、存储、网络及管理调度能力提出了极致要求。
2. 传统通用云计算架构的瓶颈
传统通用云计算架构在面对动辄万亿参数级别的模型训练、海量高并发的推理请求时，逐渐显现出瓶颈。
企业应对计算挑战的策略
1. 异构算力供给与调度
企业需要构建大规模、高效率的异构算力集群（如GPU/TPU/NPU集群），实现高效、弹性的算力供给、跨地域的调度与管理。
2. 网络与存储优化
针对模型训练中的海量数据传输与高速参数同步，企业需要优化网络带宽、存储速度和容量。
3. 云智一体化架构
企业可以考虑采用云智一体化架构，整合AI原生架构、软硬协同优化、一站式平台工具链及模型即服务（MaaS）能力，构建全新的云智一体化业态。
关键技术
1. 模型优化
通过模型量化、剪枝与蒸馏等手段降低计算复杂度、提升推理效率。
2. 推理加速
依托SGLang、vLLM等高效推理引擎提升生成速度与系统吞吐能力。
3. 工程优化
结合实际业务场景，合理规划并发策略、优化GPU配置，打造具备高可用性与扩展性的推理服务体系。
案例分析
以华为昇腾服务器为例，昇腾全栈AI软硬件平台为盘古大模型提供了底层算力支撑，通过模块、标卡、小站、服务器等丰富的产品形态，打造面向端、边、云的全栈解决方案。
结论
面对大模型服务器需求量飙升的挑战，企业需要积极应对，通过技术创新、架构优化和云智一体化等方式，提升计算能力，加速AI应用的落地。