国产芯片厂商的“混合智算”实践

青云QingCloud 2025-05-13

某专注于集成电路的设计与研发的国产芯片厂商，随着业务的不断拓展，设计项目日益增多，计算资源的管理也变得愈发复杂，同时也敏锐地捕捉到 AI 在业务场景中的巨大潜力，因此期望通过系统的设计与建设，为未来发展打造一个坚实的数智化底座，有效解决算力不足、资源管理低效、成本压力大的难题。

青云科技与该国产芯片厂商的技术人员密切沟通，通过详细的需求调研和方案规划，对企业现有的技术架构和业务流程进行了深入分析，制定了完整的智算解决方案。

资源池化，提供稳定算力支撑

青云为该芯片厂商构建起一个强大的算力资源池，合理配置算力资源，确保业务的稳定运行，例如，满足芯片逻辑仿真、物理验证以及性能优化等不同的业务场景需求，支持海量数据的处理和复杂算法的运行；再如，在芯片物理验证阶段，快速资源响应，将原本需要数天的验证时间缩短至一天以内。

动态分配资源，有序推动业务

通过统一的管理平台，该芯片厂商实现了资源管理的高度统一和协同，确保应用稳定高效运行的同时，实时监测算力使用情况，根据项目的优先级和需求动态分配资源，资源利用率提升 30% 以上，减少了不必要的硬件投入，有效降低了企业运营成本，更好地平衡了成本与效率，也避免了大量任务排队与协调带来的运维压力。

高度标准化，业务集成更简便

青云提供的 AI 智算平台底层采用了标准的 K8s 容器技术，这与该芯片厂商原有的业务架构高度一致，实现现有业务与智算平台功能的无缝对接。当代码更新时，借助预先定制的容器镜像模版，技术人员能够快速部署业务，极大地提高了业务的灵活性和扩展性，提高了开发和运维的效率。

混合架构，实现极致灵活

得益于青云 AI 算力云与 AI 智算平台采用统一技术架构，该芯片厂商可以按需选择，将需要严格数据隐私保护的项目放在私有智算资源池，将其他非敏感数据测试等业务选择性地放在青云 AI 算力云。既保障了企业核心数据的私密性，又能灵活应对算力波动，预估可降低约 40% 的突发算力采购成本，同时大幅提升了项目响应速度。

开放框架，面向 AI 场景变革

依托开放框架及丰富 API 接口，该芯片厂商快速落地了智能客服、长文本摘要总结等场景的 AI 应用：基于大语言模型、检索增强式生成（RAG）等技术，根据自有产品资料提供客户问答服务；基于内部数据，按月度以 workflow 编排的形式实现递归式长文本总结分析，并给出准确、精简的总结。目前该芯片厂商也已开始代码生成与优化的探索。

通过“混合智算”的建设，该芯片厂商摆脱了算力瓶颈与资源调配的困局，更是构建起 “弹性供给 + 安全可控” 的双重护城河，成本优化与效率提升的协同效应，直接转化为企业竞争优势，奠定了坚实的数智化基石。青云科技期待与更多勇于探索、敢于创新的客户携手同行，共同挖掘 AI 技术在各行业的无限潜力，助力更多企业实现数智化转型。

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