【北京志凌海纳科技股份有限公司】技术趋势、产品方案与测试验证报告

北京志凌海纳科技股份有限公司（SmartX）近日发布了一份关于AI时代企业IT基础设施建设需求与挑战的技术趋势、产品方案与测试验证报告。这份报告深入分析了AI应用广泛使用给企业IT基础设施带来的挑战，探讨了构建灵活、高性能、高资源利用率的AI基础设施的必要性，并提供了面向大模型与AI应用的超融合基础设施解决方案。报告结合具体案例，展示了AI基础设施的落地架构与性能评测，旨在为企业IT决策者提供全面的参考与指导。报告内容丰富，涵盖了从技术趋势解读到实际部署方案的全方位信息，对于理解AI技术在企业中应用的深度和广度具有重要价值。

在数字化转型的大潮中，AI技术已经成为企业创新的重要引擎。但AI的广泛应用也给企业的IT基础设施带来了前所未有的挑战。如何构建一个灵活、高性能、高资源利用率的AI基础设施，成为企业亟待解决的问题。

SmartX公司发布的这份报告，深入分析了AI时代企业IT基础设施的建设需求与挑战，解读了面向大模型与AI应用的超融合基础设施解决方案，并结合具体案例展示了AI基础设施的落地架构与性能评测，为企业IT决策者提供了全面的参考与指导。

报告指出，企业级AI应用对IT基础架构有很高的要求。比如，不同开发组对GPU资源的需求量不同，一些开发任务也不会完全占用一块GPU卡的资源；在使用AI应用时，不同应用对GPU和存储的资源需求也不尽相同，且需求量可能变化频繁。这些都要求IT基础设施能够灵活切分、调度计算与存储资源，同时支持高性能CPU与GPU算力，在提升资源利用率的同时满足不同应用/开发任务的资源需求。

在存储方面，对行业大模型进行微调时使用的GPU规模大，要求存储能够为GPU并行计算提供高性能、低时延的数据支持。AI应用的全流程也要面对多个数据源的大量数据读取/写入：源数据通过预处理，可参与到大模型的微调和推理过程，并对推理形成的文本/语音/视频数据进行保存和输出。这些工作都要求存储具备高速写入与读取能力。

报告还提到，AI应用相关的工作流程中，需要同时处理结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如日志）和非结构化数据（如图像和文本），要求IT基础设施能够支持适用于不同类型数据的不同存储技术。AI工作的不用环节使用存储数据的需求也各不相同，有些需要提供高速存储响应，另一些可能更需要共享读写能力。

报告中，SmartX公司介绍了他们的AI基础设施解决方案。这个方案基于SmartX的超融合产品，支持DeepSeek等多种大模型。用户可以在超融合环境或Kubernetes裸金属环境部署并使用多种AI大模型，仅需新购带GPU的节点，即可快速构建灵活、高性能的AI基础设施，加速推进业务团队的场景验证进程。

SmartX的方案有广泛的硬件兼容性，全面适配Intel和多种信创CPU以及NVIDIA、寒武纪、昇腾GPU，支持国产主流x86与ARM架构服务器，为用户提供灵活的硬件选择。同时，SmartX的方案提供全栈的软件能力，一套技术栈提供完整的AI基础设施资源。

在性能方面，SmartX的方案表现亮眼。比如，某资管用户测试了SmartX超融合对生产环境投资分析系统数据库和自研人工智能分析系统的支持能力。测试结果显示，3节点SmartX超融合运行投资分析系统，用时相比生产环境物理服务器增加18.8%，符合用户预期。而通过GPU直通功能在SmartX超融合中运行AI系统，性能明显优于生产环境某公有云平台，多种模型下文件分析用时降低15%-27%。

总的来说，SmartX的AI基础设施解决方案，可以帮助企业快速搭建稳定、可靠的AI运行环境，加速AI技术在企业中的落地。这对于希望利用AI推动业务创新的企业来说，无疑是一个好消息。

这篇文章的灵感来自于SmartX公司发布的报告《技术趋势、产品方案与测试验证报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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