零一万物AI大模型云基础设施建设
为零一万物构建高性能AI大模型训练和推理云平台，支持大规模模型训练和实时推理服务，实现AI能力的规模化部署。
客户背景
零一万物（01.AI）是由李开复博士创立的人工智能公司，专注于开发和部署大规模语言模型。公司致力于构建具有中文优势的大模型，为企业和开发者提供强大的AI能力。
随着业务的快速发展，零一万物需要一个高性能、可扩展的云基础设施来支持大模型的训练和推理工作负载，同时确保成本效益和运营效率。
业务挑战
计算资源需求
大模型训练需要大量GPU计算资源，传统基础设施难以满足弹性扩展需求。
训练效率优化
需要优化分布式训练架构，提高模型训练效率，缩短训练周期。
推理性能要求
模型推理服务需要低延迟、高吞吐量，支持大规模并发请求。
成本控制
需要在保证性能的同时，有效控制GPU和存储成本。
AWS解决方案
我们为零一万物设计了基于AWS的高性能AI云平台架构：
高性能计算集群
- • 使用EC2 P4d实例提供强大GPU算力
- • EKS集群管理分布式训练任务
- • 弹性伸缩支持动态资源调配
智能推理服务
- • SageMaker提供托管推理端点
- • 多模型端点支持A/B测试
- • 自动扩缩应对流量波动
高性能存储
- • FSx for Lustre提供高IOPS存储
- • S3存储训练数据和模型文件
- • EBS优化实例存储性能
监控与优化
- • CloudWatch监控资源使用情况
- • Cost Explorer优化成本结构
- • Spot实例降低训练成本
项目成果
模型训练效率提升
通过分布式训练优化大幅提升训练速度
推理延迟降低
优化推理架构实现毫秒级响应
并发处理能力
支持大规模并发推理请求
成本优化
通过Spot实例和智能调度降低成本
技术亮点
分布式训练优化
采用数据并行和模型并行策略，最大化GPU利用率
智能推理加速
使用TensorRT和量化技术优化推理性能
弹性资源管理
基于工作负载自动调整计算资源，优化成本效益
客户反馈
"信达云科技为我们构建的AI云平台完全满足了我们对高性能计算的需求。通过AWS的先进技术，我们的模型训练效率提升了5倍，推理延迟降低了80%。这个平台不仅技术先进，而且成本控制得很好，为我们的AI业务发展提供了强有力的支撑。"