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首批首家!DataCanvas Alaya NeW智算操作系統通過中國信通院“大模型計算資源調度平臺” 標準評測

2025-01-10 11:04   來源: 互聯網

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1月8日,“大模型工程化成果發布會”在北京圓滿召開。會上,中國信息通信研究院(簡稱“中國信通院”)正式發布6項AI Infra(人工智能基礎平臺)標準成果,憑借領先的應用效能和靈活的擴展能力,九章云極DataCanvas公司自主研發的DataCanvas Alaya NeW智算操作系統順利通過中國信通院“大模型計算資源調度平臺”標準評測,榮膺首批首家通過該標準評測的企業!

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(Alaya NeW通過“大模型計算資源調度平臺”標準評測)

高效率、高可靠、可擴展,Alaya NeW降低算力應用門檻

中國信通院人工智能研究所高度關注大模型計算資源調度平臺技術發展,依托人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室、中國人工智能產業發展聯盟,聯合四十余家單位共同編制了《大模型計算資源調度平臺技術要求》標準。該標準聚焦大模型計算資源調度平臺的計算資源管理、調度和服務等產業需求規范標準,幫助企業根據業務需求和發展規劃,設計合理的大模型計算資源調度平臺架構,降低企業應用大模型的成本。

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(圖片來源:中國信通院)

標準系統性地梳理了大模型計算資源調度平臺的全流程功能要求和性能指標,旨在打造高效率、高可靠、可擴展的大模型計算資源供給。在此次評測中,九章云極DataCanvas公司的專家團隊全方位、多維度地展示了DataCanvas Alaya NeW智算操作系統在算力資源管理、調度和服務等方面的卓越性能。憑借高度的算力利用效能、穩定可靠的運行環境、靈活彈性的擴展能力,Alaya NeW成功通過“大模型計算資源調度平臺技術要求”標準技術測試!

此次評測的順利通過,再度彰顯了Alaya NeW在算力行業中的領先技術水準,同時深刻體現了Alaya NeW在推動大模型計算資源調度平臺標準化、規范化發展方面的核心貢獻。

作為Alaya NeW Cloud智算云服務的核心軟件基礎設施,Alaya NeW通過實現算力資源的精準調度、靈活配置和高效利用,為用戶打造高質量、高效能的“算力+算法”一體化AI服務。Alaya NeW向下提供算力資源的異構納管、運維和監控能力,向上提供開箱即用的模型工具鏈,降低算力應用門檻,讓用戶從繁瑣的基礎設施建設中解脫出來,專注于應用創新與價值創造。

規范化、標準化、示范性,九章云極DataCanvas推動AI基礎設施建設

“大模型工程化成果發布會”由中國人工智能產業發展聯盟AI Infra工作組聯合中國信息通信研究院人工智能研究所、人工智能關鍵技術和應用評測工信部重點實驗室共同舉辦,旨在進一步推動大模型時代下AI基礎平臺的發展。

會上,中國人工智能產業發展聯盟AI Infra工作組正式發布2024 AIIA先鋒案例 AI Infra專項標桿案例,憑借高價值、標桿性、強落地的應用經驗,DataCanvas Alaya NeW 智算操作系統成功入選“2024 AI Infra 應用案例征集標桿案例”“2024年人工智能先鋒案例-技術底座”兩大典型案例。

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(Alaya NeW入選“2024 AI Infra 應用案例征集標桿案例”

“2024年人工智能先鋒案例-技術底座”兩大典型案例)

同時,為推動大模型時代人工智能基礎平臺建設邁向新高度,中國信通院聯合百余家企業開展了AI Infra標準體系研制工作,形成了6項AI Infra標準成果,并在本次會議上正式發布解讀。九章云極DataCanvas公司作為核心參編單位,深度參與《大模型計算資源調度平臺技術要求》《大模型推理平臺技術要求》兩大標準的制定,并獲得核心參編單位授牌。

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(九章云極DataCanvas公司核心參編《大模型計算資源調度平臺技術要求》《大模型推理平臺技術要求》)

更好用、更易用、更靈活,普惠算力服務加速AI應用繁榮

九章云極DataCanvas公司聯合創始人暨CTO尚明棟受邀出席會議,并發表題為“算力包——開啟普惠算力新時代”主旨演講。尚明棟表示,類似水力、電力,算力正步入成為普惠性社會基礎設施的關鍵階段。當算力成為普惠的公共服務,AI技術將以前所未有的速度拓展應用的深度和邊界,在千行百業催生廣泛而深入的應用場景。作為人工智能基礎設施領軍者,九章云極DataCanvas公司為廣大用戶提供以算力包產品為核心的普惠算力服務,加速推動各行業大模型的快速落地與廣泛應用。

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(九章云極DataCanvas公司聯合創始人暨CTO尚明棟發表演講)

算力是數字經濟高質量發展的新引擎,普惠算力則是AI應用創新的核心動力。未來,九章云極DataCanvas公司將持續深耕智算領域,為廣大用戶提供易用、好用、靈活、高效的普惠算力服務,攜手各界伙伴共拓數字經濟新藍海!


責任編輯:Linda
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