【第九届未来网络发展大会组委会】DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书

近日，第九届未来网络发展大会组委会发布了《DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书》，这份报告深入探讨了如何通过算力网加速技术，推动行业大模型的发展和应用，实现数据的高效安全传输、资源的全局协同调度以及模型的实时同步。报告中指出，随着人工智能技术的快速发展，行业大模型已成为推动各行业数字化转型的关键力量，而算力网的建设则为这些大模型提供了强有力的支撑。在这份白皮书中，包含了丰富的技术细节、行业应用案例以及未来发展的展望，为行业内外的决策者和专业人士提供了宝贵的参考和洞见。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型如DeepSeek正逐渐渗透到各行各业，成为推动行业数字化转型的关键力量。《DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书》为我们揭示了大模型技术在实际应用中的现状与挑战，以及算力网加速解决方案如何助力行业大模型的发展。

报告指出，通用大模型虽知识广泛，但在深度和精确度上存在不足，行业大模型的出现正是为了填补这一空缺。行业大模型通过结合企业数据，能够更精准地服务于特定领域。然而，企业在部署大模型时面临高昂的成本、数据流通不畅和算力使用不便三大挑战。DeepSeek的出现降低了模型成本，但数据和算力的问题依然存在。

算力网加速解决方案应运而生，它通过云部署和一体机两种方式，解决了数据安全、传输效率和算力信任问题。云部署提供了轻量化服务，但受限于数据传输和网络安全；一体机则解决了这些问题，但建设成本高，服务性能僵化。算力网的提出，旨在结合两者优势，实现算力资源的最优匹配和按需启停。

报告中提到，算力网加速解决方案通过构建“前端轻量化交互+后端分布式计算”的新型算力网入口形态，使用户无需关注技术细节，只需聚焦业务目标，即可一键获取最优性价比的云端资源。这种方案节省了推理成本达50%，同时有效盘活了云端国产算力资源。

在业务流程方面，推理加速和微调加速是算力网调度与加速的两个重要阶段。推理任务协同调度与负载均衡推理服务，以及微调任务的部署与执行，都体现了算力网的高效与灵活性。用户管理、算力阀、算力表、运维管理和安全管理五大模块，共同支撑起算力网的稳定运行。

算力网资源的量化测评，为调度策略提供了数据支持。测评涵盖了多种算力卡对DeepSeek大模型的支持情况，包括吞吐量、延迟、QPS等关键指标。测评结果显示，不同算力卡在不同测试条件下的性能表现，为算力网调度策略的制定与优化提供了详实的性能基线。

报告中的典型场景与应用案例，生动展示了算力网加速解决方案的实际效果。例如，在交通规划报告生成案例中，苏交科集团通过算力网调度与加速平台，将推理报告耗时大幅缩短，提升了效率。在医疗问答推理案例中，苏州某医疗研究所利用算力网智能调度与加速能力，显著提升了诊疗准确性和医疗知识转化效率。

文章的灵感来源于《DeepSeek行业大模型算力网加速应用生态白皮书》。这份报告不仅为我们提供了大模型技术发展的宏观视角，更通过具体的数据和案例，展示了算力网加速解决方案在实际应用中的巨大潜力。除了这份报告，还有许多同类型的报告，它们同样具有很高的参考价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，有兴趣的朋友可以自行获取。

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