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赖耶科技基于NVIDIA AI Enterprise打造超级AI工厂

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

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赖耶科技基于NVIDIA AI Enterprise打造超级AI工厂

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

  • 方案分类 解决方案
  • 内容形式 场景方案 / 技术解析
  • 服务支持 咨询、测试申请、实施建议

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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。

二、解决方案名称与架构

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。

三、核心技术组件

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。

四、实施成果

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。

五、客户评价

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。"