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跟着国际AI算力供应链概略情趣增多，面对强势的大模子覆按推理需求，国产AI芯片迎来发展新机遇。而80%的算力需求正在向推理场景逼近小黑屋 调教，由于推理场景对GPU峰值性能的条目相对放低，更多规格国产GPU已具备相沿大模子应用的能力，鞭策国际AI芯片与国产芯片夹杂部署成为企业AI算力新常态。

但是，夹杂AI算力的构建濒临诸多挑战，包括算力诓骗率低下、异构资源惩办逶迤、国产化替代进度加快等践诺问题，正成为制约大模子边界化落地的中枢瓶颈。京东云vGPU AI算力平台，以翻新性的GPU算力池化时代和异构算力长入惩办，助力企业快速构建异构AI算力基础要领，重塑AI坐褥力。

一、大模子落大地临三重算力困局

现时，浩荡智算中心濒临一个严峻的践诺，购买了腾贵的GPU卡，但集群MFU(模子算力诓骗率)却很低。某头部证券公司AI认真东说念主坦言：“咱们的数百张GPU卡，本色诓骗率不及30%，但业务部门仍在箝制条目扩容。”

行业大齐濒临三大核肉痛点。最初是GPU资源空转闲置：传统物理卡部署形状下，推理任务不息占用不到30%的算力，却需独占整张显卡。其次是异构资源惩办逶迤：同期存在英伟达、昇腾等多类加快卡，不同芯片需要寂然运维体系，资源池化率不及50%。第三是安全与性能难以兼得：部分机构接纳开源vGPU决议，但用户态算力池化带来性能损耗高，且存在职务滋扰风险。

二、京东云vGPU算力池化，破解AI算力困局

面对这些行业难题，京东云推出vGPU AI算力平台，相沿算力资源长入纳管、综合化运维，具备内核级1%算力和MB级显存的细粒度切分与池化能力，损耗限制在0.1%，毫秒级任务优先级霸占，丝滑相沿训推混部，而且全面适配十余家国产化算力资源，匡助客户低资本、高恶果使用大模子。

第一，内核级精确算力切分：凭借翻新的GPU算力切分时代，内核级1%算力和MB级显存的细粒度切分与池化能力，犹如"手术刀"般将单卡分割为多个虚构实例，扫尾了资源的动态分派，GPU诓骗率最高辅助70%。

第二，异构算力长入纳管：提供对多元异构算力资源的长入惩办，有用屏蔽异构算力复杂性，并兼容国表里主流深度学习AI框架，匡助客户快速构建面向大模子的训推一体化高性能基础要领，镌汰运维复杂度。

第三，全栈自研算力平台：京东云全自研vGPU时代，通过内核态阻挠和推理引擎加快构建居品中枢竞争力，内核驱动级优化辅助单台处事器推感性能50%，同期借助AI全密态深重容器能力，确保模子参数与覆按数据双域零泄漏，为用户提供金融级安全驻扎。

三、处事数十家头部客户构建异构AI算力基座

现时，京东云vGPU AI算力平台凭借内核级算力池化、全栈自研可控、金融级安全等互异化上风，已处事数十家头部银行、券商、基金、保障、运营商客户。

中原基金积极拥抱AI时代，在GPU资源惩办方面，中原基金濒临辅助资源诓骗率和镌汰启动资本的双重挑战。通过接纳京东云的vGPU算力池化时代，中原基金将物理GPU资源进行了细粒度的切分，扫尾了资源的动态分派和优化诓骗。这一时代的应用，使得中原基金的GPU诓骗率最高辅助了70%，大幅镌汰大模子推理资本。

北京银行与京东云联袂，上线银行业首个基于异构计较的DeepSeek满血版。依托京东云异构计较能力，北京银行翻新性地接纳vGPU弹性资源分派决议，扫尾了算力资源的高效复用与天真休养，算力形状秒级供给，内核级1%算力和MB级显存的细粒度切分与池化能力，并全面适配国产算力资源。

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某有名证券公司原有集群GPU资源漫步，合座诓骗率永久踯躅在25%。部署京东云vGPU AI算力平台后，将漫步在5个业务系统的GPU资源池化，变成长入AI算力池，AI算力分时复用扫尾多团队分享，推理任务资源满足率从65%辅助至98%。

面向夙昔小黑屋 调教，京东云将握续插足时代自研，提供更高性能、更低资本的智算居品，助力企业快速构建落地大模子的算力基座，重塑AI坐褥力。