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 丽蟾科技借助NVIDIA AI Enterprise打造高效AI训练与推理加速平台Leaper。 核心挑战 :传统AI开发流程中数据准备、模型训练到推理部署各环节割裂,GPU资源利用率不高,分布式训练通信效率低下,不同框架之间的兼容性差,导致AI项目的开发周期长、成本高。 <
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。
丽蟾科技借助NVIDIA AI Enterprise打造高效AI训练与推理加速平台Leaper。核心挑战:传统AI开发流程中数据准备、模型训练到推理部署各环节割裂,GPU资源利用率不高,分布式训练通信效率低下,不同框架之间的兼容性差,导致AI项目的开发周期长、成本高。
解决方案名称:基于NVIDIA AI Enterprise的Leaper AI训练推理加速平台
核心技术:通过整合NVIDIA NCCL优化通信库支持大规模GPU集群分布式训练,解决多节点通信瓶颈。自动混合精度训练结合Hopper架构FP8精度计算实现更高性能和更低延迟。已全面整合NVIDIA NIM微服务,覆盖语音AI、RAG、数字生物学、数字人、大语言模型等领域。通过Leaper内的NVIDIA NIM,AI开发者可在几分钟内部署预训练AI模型。
已在天体物理、生物信息学等科学研究,医疗图像分析,能源行业天气预测,制造业智能质检,零售电商推荐系统等多个行业验证。丽蟾科技董事长吴敏华表示,NVIDIA AI Enterprise是一套端到端的完整AI工具套件,通过丽蟾自研的Leaper将NVIDIA最先进的AI能力集成并传递给每一位客户。
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。