业务目标
明确要解决的性能、扩容、稳定性、覆盖、互连或运维问题,并确认上线优先级。
一、方案背景与核心挑战 赖耶科技作为专注于人工智能领域的创新企业,基于NVIDIA AI Enterprise平台打造了超级AI工厂,致力于加速大模型场景应用的深化拓展及落地。 核心挑战 :大模型训练和推理对算力基础设施要求极高,企业需要从模型开发到应用落地的完整解决方案,以降低AI基础设施的建设和运营
查看方案背景、关键能力与适配场景,帮助你更快判断下一步应进入测试、咨询还是部署阶段。
赖耶科技作为专注于人工智能领域的创新企业,基于NVIDIA AI Enterprise平台打造了超级AI工厂,致力于加速大模型场景应用的深化拓展及落地。核心挑战:大模型训练和推理对算力基础设施要求极高,企业需要从模型开发到应用落地的完整解决方案,以降低AI基础设施的建设和运营门槛。传统方案中,万卡集群的管理、模型训练稳定性、推理部署效率都是需要克服的技术难点。
解决方案名称:基于NVIDIA AI Enterprise的超级AI工厂
三层架构:赖耶超级AI工厂从架构上分为精心设计的三层结构——基础架构层、大模型生产框架层和智能体应用层,每一层都深度利用了NVIDIA AI Enterprise的核心能力。
基础架构层
由万卡集群管理系统KAA和集群堆叠全栈优化方案MONA组成,基于NVIDIA AI Enterprise的BCME组件对万卡集群进行部署和管理,实现IO通讯优化、资源虚拟化、高性能多租户隔离等功能,确保大规模GPU集群的稳定运行和高效调度。
大模型生产框架层
MANAS框架依托NVIDIA NeMo Framework提供从数据处理、模型训练到对齐微调和安全护栏的全套功能。NeMo Framework为大模型预训练、指令微调、RLHF对齐等提供了经过验证的最佳实践,将大模型开发的标准工作流程固化到平台层面。
智能体应用层
LIM微服务基于NVIDIA NIM核心能力,提供多模态知识库、模型微调定制、多模态智能对话等企业级定制化服务,使企业能够以"开箱即用"的方式快速构建AI应用。
赖耶超级AI工厂已在国内多家千P级算力中心完成实际落地应用。在气象大模型案例中,采用多模块混合架构结合深度学习与图神经网络技术,在国际测试中预报精度超越传统数值模型,7至15天中期预报精度提高近20%,计算效率提升近万倍。在另一个算力中心部署案例中,赖耶超级AI工厂将集群模型算力利用率(MFU)提升了2倍,并帮助企业实现了从"算力运营"到"Token运营"的商业模式转变。
赖耶科技CEO Lucas Dai表示:"通过与NVIDIA团队合作,赖耶将企业从模型开发到应用落地的周期从几个月缩短至几天或几周,大幅提高了业务响应速度,降低了AI基础设施的建设和运营成本。赖耶超级AI工厂专注于为企业提供开箱即用的解决方案,推动企业在复杂的业务环境中取得更高效的成果。"
在进入报价、测试或实施前,先把业务目标、现网条件和风险边界整理清楚。
明确要解决的性能、扩容、稳定性、覆盖、互连或运维问题,并确认上线优先级。
整理拓扑、服务器/交换机型号、接口速率、链路距离、供电散热和现有管理平台。
确认是否需要 PoC、兼容测试、吞吐测试、时延测试、无线覆盖测试或故障切换测试。
确认交付窗口、责任分工、备件策略、培训需求、验收指标和后续扩容路径。
先回答“适合谁、如何评估、下一步怎么做”,再决定是否继续进入测试与实施阶段。
如果你已经明确业务规模、性能目标和实施时间,这类方案更容易直接转化为可执行的落地路径。
对兼容性、吞吐、延迟和交付风险有要求的项目,更适合先通过 PoC 或测试申请把关键问题前置。
业务规模、接口需求、现网架构和时间节点越清楚,后续选型、测试和部署节奏越容易收敛。
适合已经明确业务目标,需要继续判断网络架构、产品组合和实施路线的团队,用于加快技术评估与落地决策。
建议准备业务规模、性能目标、现网架构、关键接口、时间节点,以及是否需要测试验证等信息。
可以。对于需要验证兼容性、性能或交付风险的项目,可先进入咨询、测试申请和 PoC 节奏,再推进部署。
可在当前方案基础上继续沟通品牌方向、业务场景、计划规模和时间要求,再细化产品组合、测试路径和实施建议。
建议先看业务目标、现网瓶颈、性能指标、扩展规模、上线窗口和预算约束,再判断方案架构与产品组合是否匹配。
需要前置确认兼容性、链路带宽、时延要求、设备供电与散热、施工窗口、测试范围和交付责任边界。