當(dāng)一種新型藥物的分子設(shè)計(jì)周期從 18 個(gè)月壓縮至 12 個(gè)月，當(dāng)一款高性能復(fù)合材料的微觀結(jié)構(gòu)模擬時(shí)間從 72 小時(shí)縮短到 43 小時(shí)…… “智算 +AI 模型”正在重塑研發(fā)創(chuàng)新的速度。青云科技為某專注生命科學(xué)及材料科學(xué)的大型新制造集團(tuán)構(gòu)建的 AI 智算平臺，正在成為其重塑研發(fā)范式的創(chuàng)新引擎，單是實(shí)驗(yàn)成本，每年即可節(jié)省 4 億元。

打破異構(gòu)、異地局限，統(tǒng)一調(diào)度算力資源

對于布局全國的大型集團(tuán)而言，各個(gè)基地的研發(fā)團(tuán)隊(duì)都有 GPU 資源和模型推理的需求，GPU 型號眾多，算力資源的異構(gòu)與分散管理曾是制約集團(tuán)創(chuàng)新的隱形壁壘。比如，某個(gè)團(tuán)隊(duì)急需算力時(shí)，異地資源因調(diào)度不暢而無法及時(shí)響應(yīng)，研發(fā)效率大受影響。通過青云 AI 智算平臺，集團(tuán)實(shí)現(xiàn)了總部與各研發(fā)基地算力資源的統(tǒng)一調(diào)度與管理：

● 實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域、跨型號 GPU 資源的統(tǒng)一納管，研發(fā)人員無論身處何地，都能通過同一平臺賬號，按需獲取智算資源與服務(wù)，即來即用。

● 如果有新部署的算力集群，集團(tuán)可在 48 小時(shí)內(nèi)完成調(diào)試并納入全局調(diào)度體系，確保在擴(kuò)容時(shí)，算力與服務(wù)能快速上線。

● 跨區(qū)域數(shù)據(jù)傳輸與模型協(xié)同效率提升 60%，讓團(tuán)隊(duì)間的協(xié)作更順暢。

靈活支撐復(fù)雜科研場景，GPU 利用率大幅提升

醫(yī)藥分子動(dòng)力學(xué)模擬、新材料微觀結(jié)構(gòu)分析等高度依賴 GPU 算力（包括AI算力、HPC算力）的場景，往往伴隨著復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境。通過青云AI智算平臺，集團(tuán)在確保復(fù)雜科研場景順暢運(yùn)行的同時(shí)，大幅提升了 GPU 利用率：

● 采用業(yè)界領(lǐng)先的 GPU 虛擬化技術(shù)，在保證計(jì)算性能損失率低于 5% 的前提下，實(shí)現(xiàn) GPU 資源的精細(xì)化分配與高效利用。

● 通過GPU 算力切分與共享，讓 GPU 資源不再閑置。研發(fā)人員可根據(jù)任務(wù)需求申請 1/4、1/2 、1/8 卡的算力，小任務(wù)無需等待整塊顯卡空閑，大任務(wù)可聚合多卡算力協(xié)同處理。

● 通過預(yù)置醫(yī)藥研發(fā)、材料科學(xué)等領(lǐng)域的專用鏡像庫，實(shí)現(xiàn)分鐘級的開發(fā)、訓(xùn)練環(huán)境啟動(dòng)。比如，從登錄平臺到開始分子動(dòng)力學(xué)模擬，整個(gè)過程從原來的 2 小時(shí)縮短至 15 分鐘。

集團(tuán)統(tǒng)一運(yùn)營運(yùn)維，管理更省心

在多區(qū)域、多場景的算力服務(wù)體系中，高效的運(yùn)維運(yùn)營能力是平臺穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的核心保障。通過青云 AI 智算平臺，集團(tuán)實(shí)現(xiàn)了流程自動(dòng)化的提升，管理更省心：

● 管理員通過直觀易用的界面，完成配額設(shè)置與管理、資源分配策略調(diào)整等運(yùn)營工作，對資源使用情況、硬件設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、系統(tǒng)性能等指標(biāo)實(shí)時(shí)掌控。

● 在故障處理方面，平臺內(nèi)置的 1000+ 故障特征庫能精準(zhǔn)識別問題，一旦發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)會通過短信、郵件、平臺通知等多渠道及時(shí)發(fā)出告警，提供詳細(xì)的故障定位信息，常見問題實(shí)現(xiàn)分鐘級自愈，將故障對研發(fā)工作的影響降到最低。

AI 智算平臺的上線，給集團(tuán)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了穩(wěn)定、高效的支撐：對于科研團(tuán)隊(duì)而言，減少了等待算力、調(diào)試環(huán)境的時(shí)間，跨研發(fā)基地的模型協(xié)同也不再受地域限制；對集團(tuán)管理來說，分散的 GPU 資源被盤活，算力利用率提升帶來了成本優(yōu)化，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)從重復(fù)排障中解放出來，能夠更專注地支撐核心研發(fā)需求。