在人工智能（AI）技术高速发展的今天，大模型（如GPT、LLaMA、PaLM等）的训练和推理对算力的需求呈指数级增长。万亿参数大模型的训练，不仅需要海量的GPU算力，还对算力调度、稳定性、成本优化提出了极高要求。企业如何在保证算力充足的同时，实现高效、低成本、灵活扩展的AI基础设施部署，成为数字化转型和AI落地的关键挑战。
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