超-UD讓

數

據

中

心

更

簡

單—

2025年2月—SUPERll未來已來，唯變不變。私域大模型正在重寫智能化的底層語法—它不是算力的軍備競賽，而是認知邊疆的開拓征途。當機器開始理解業務的‘暗知識9，我們終將見證：那些曾經固化的產業邊界，都會在智能涌現的湍流中，重構為新的價值大陸。引言INTRODUCTION41

私域大模型場景/行業應用42

3.1場景應用自然語言處理類計算機視覺類語音識別與合成類47

3.2行業應用政府領域：智慧治理與公共服務創新金融領域：風控升級與精準服務醫療領域：精準診療與高效管理教育領域：個性化學習與資源普惠制造領域：智能制造與供應鏈優化50

私域大模型的展望和總結51

4.1

市場展望53

4.2技術演進54

4.3行業發展55

4.4

社會影響56

4.5.觀點總結私域大模型部署概述2.1部署需求分析2.2部署模式分析2.3部署流程步驟需求分析與規劃階段數據治理與知識工程模型選型與訓練調優系統部署與集成測試驗證與上線持續運營與迭代2.4算力基礎架構部署算力部署存儲部署網絡部署安全部署2.5算法軟件棧部署操作系統AI

PaaS平臺運維平臺AI大模型2.6數據治理與知識工程數據治理體系構建知識工程實施數據與知識協同應用AI大模型應用發展概述

PART11.1AI大模型應用落地，面臨諸多挑戰1.2AI產業生態重構，加速AI落地千行百業PART4PART3PART203040506070812152838目錄

CONTENTSPART

1AI大模型應用發展概述llPART1|

AI大模型應用發展概述1.1AI大模型應用落地，面臨諸多挑戰大模型是人工智能發展的重要方向，其必要性體現在推動技術進步、促進經濟發展、提升國家競爭力等多個層面。發展

大模型已成為全球共識，也是我國實現科技自立自強、建設科技強國的必然選擇。AI大模型近年來在模型規模、架構創新、算法優化、訓練方法、場景應用等方面上取得了顯著突破，

但在實際應用中仍

面臨諸多挑戰：閉源模型（如

GPT系列）無法本地化部署，迫使企業將敏感數據上傳至第三方平臺，存在泄露風險，并且按token收費的商用模式使得企業模型成本居高不下，雖然有部分開源模型可用，但技術支持不足，企業技術力量難以支撐，開源

模型的開發成本對企業也難以承受。大模型參數激增推高算力需求，模型訓練算力成本極高，國產芯片算力密度與生態成熟度仍落后，同等任務需更多硬件堆疊，疊加電力、散熱等邊際成本，整體訓練費用可達數千萬美元級。目前仍依賴進口高端芯片，成本飆升，且受出口管制導致供應受限。國產芯片雖性能提升，但軟件棧與

CUDA/TensorFlow等國外框架兼容性差，遷移成本高，且開發者生態薄弱，缺乏成

熟工具鏈支持，企業客戶也對基于信創平臺的模型性能和穩定性存在擔心。受限于行業數據壁壘、客戶數域的限制，而傳統的x86平臺+國外軟件生態因安全問題存在風險和合規問題。迫切需要高性能、高安全的國產算力+國產開源模型高端算力芯片成本高昂且供應受限閉源模型私域部署困境國產芯片生態適配難題—

4

—1.2AI產業生態重構，加速AI落地千行百業2025年DeepSeek的出現，對AI大模型落地給與極大的推動，本白皮書以DeepSeek分析為例：推出千億級通用大模型V3系列如DeepSeek-V3，基于先進的架構，具有強大的通用性和泛化能力，能夠處理多種復雜任務。推出DeepSeek

R1系列推理模型如DeepSeek-R1-671B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-

Llama-8B等不同參數量規模。推出行業垂直模型醫療領域

DeepSeek-Med、金融領域

DeepSeek-Fin、法律領域

DeepSeek-Legal、教育領域

DeepSeek-Edu。通過三種模型系列，極大的促進了

AI大模型落地的點（私有場景）—線（垂直行業）—面（通用場景自然語言大模型）

模型發展。DeepSeek開源重構了AI產業生態，DeepSeek通過算法優化創新與軟硬協同顯著降低模型算力成本，

同時國產算力+開源國產模型適配將更容易，極大降低技術門檻，并且開源模型的性能表現比肩世界領先的閉源模型，甚至在某些方面實現超越，未來優質模型獲取將更加簡單，從而導致閉源模型API服務降價，甚至促進閉源模型逐步走向開源，以上的AI產業生態變化定會加速AI在千行百業的應用落地。?全面兼容信創平臺，昇騰、昆侖芯、沐曦、天數智芯等18

家信創GPU卡?國產開源模型+

自主信創基座構建安全AI智算產業私域部署爆發，行業應用全面落地全面開源，改變AI生態發展路徑信創兼容，構建安全架構算力門檻降低，大模型普惠?AI大模型整體擁有成本減低，企業試錯成本大幅度降低?企業智能化轉型迫切需求和生態突破的共振?訓練和推理的門檻大幅度降低，算力平權?AI大模型落地門檻降低，

AI應用普惠化、平民化?突破原有AI發展高壁壘模式?突破閉源商業模式，創造全面開放生態

DeepSeek開源對AI應用落地的積極影響—

5

—PART

2私域大模型部署概述ll數據安全與隱私保護：客戶處理的數據涉及敏感信息（如醫療、金融、法律等），需要嚴格遵守數據隱私法規，采用國產化軟硬件進行私有化部署，可以確保數據始終存儲在客戶本地，避

免數據泄露或第三方訪問的風險。高性能與低延遲：客戶需要實時處理大量數據（如金融交易、工業物聯網等）

，對響應速度要求極高。私有化部署可以減少網絡延遲，提升模型推理速度，滿足高性能需求。成本控制：客戶需要長期使用大模型，且公有云服務的按需計費模式成本較高。私有化部署

可以通過一次性投入降低長期使用成本，尤其適合大規模、高頻次使用的場景。模型穩定性與可控性：客戶需要確保模型的穩定性和可控性，避免因公有云服務更新或中斷

而影響業務。私有化部署可以讓客戶完全掌控模型的版本更新、維護和運行環境。定制化需求：客戶有特定的業務需求或行業特性，通用模型無法完全滿足。私有化部署允許

客戶對模型進行深度定制和微調，以更好地適應其業務場景。合規性要求：客戶所在行業或地區有嚴格的合規性要求（如政府、軍工、能源等）

。私有化部署可以確保模型和數據完全符合相關法律法規和行業標準。2.1部署需求分析從客戶端需求分析，私域大模型部署落地考量的要素有如下幾點：123456—

7

—維度公有云大模型服務本地化一體機部署混合部署成本√

低啟動成本，按需付費

長期高頻調用成本高√

長期使用邊際成本低

前期硬件投入大平衡CAPEX與OPEX，

但需額外

投入協同技術（如聯邦學習）數據安全 依賴云廠商安全防護，

存在跨境風險√

數據物理隔離，自主可控√敏感數據本地處理，非敏感數據

上云性能與延遲

公網傳輸延遲（100ms~1s）√

本地計算零延遲（<10ms）本地任務低延遲，云端任務依賴

網絡運維復雜度√

全托管，無需專職團隊

需自建運維團隊（如

K8s、硬件維護）

需同時管理云+本地系統，復雜

度最高擴展性√

分鐘級彈性擴容

擴展需采購硬件（周期長）√本地資源固定，云端彈性補充合規性

需審核云服務資質√

完全適配行業合規要求√靈活滿足混合合規策略（如金融數據本地化+營銷數據上云）模型定制能力

僅支持Prompt工程/微調√

支持全參數訓練、架構

修改本地模塊深度定制，云端模塊有

限調整適用規模√

中小型企業、初創公司√

大型企業、強監管行業√

中大型企業，需兼顧靈活與安全部署模式定義公有云大模型服務通過第三方云平臺調用大模型API或托管服務。本地化一體機部署在企業自有數據中心部署軟硬集成的大模型設備。混合部署結合公有云與本地化部署，通過聯邦學習、邊緣計算等技術實現協同。PART2

|

私域大模型部署概述2.2部署模式分析_核心定義_多維度對比分析—

8

—_部署模式選擇選擇公有云服務的情況需求場景：非敏感數據、短期或波動性需求（如A/B測試）。企業類型：預算有限的中小企業，無專業IT團隊。選擇本地化部署的情況需求場景：數據主權敏感、強實時性要求（如金融醫療數據、自動駕駛決策）。企業類型：大型機構或強監管行業（金融、政府、醫療等）。選擇混合部署的情況需求場景：需兼顧安全與彈性（如核心數據本地處理+邊緣節點彈性擴展）。企業類型：中大型企業，具備技術整合能力，需平衡成本與合規。部署最佳方式：AI大模型一體機AI大模型一體機指集成預訓練大模型、算力基礎設施、安全模塊、行業知識庫及應用開發工具的本地化部署解決方案，

實現數據全鏈路閉環。其以開箱即用、軟硬協同為核心，支持金融、政務等高敏感場景的私有化

AI需求，兼顧安全合規（國

密算法/敏感詞過濾）與高效推理（低延遲+高并發），降低企業從算力搭建到模型調優的全周期成本。顯然，AI大模型一體機方式將是私域大模型部署的必然選項，AI大模型一體機可提供更高的安全性、可控性和靈活性，

適合對數據、性能和合規性有高要求的場景，

市場評估私域部署方式的比例在60%以上，以超云AI大模型一體機為例：—

9

—信創版-SuperCube7000物理形態：整機柜算力集群產品形態：軟硬一體CPU：海光/飛騰/鯤鵬系列處理器GPU：昇騰910/

昆侖芯P800推薦模型：參數量千億級別DeepSeek-671B；LLAMA-405B；超大規模參數模型，

性能卓越，推理速度快，適合極高精度需求，

可用于前沿科學研究、復雜商業決策分析和本地知識庫檢索國際版-Supercube7000物理形態：整機柜算力集群產品形態：軟硬一體CPU：

Inte/AMD系列處理器GPU：

NVIDIA8*H20

SXM推薦模型：參數量千億級別及以上DeepSeek-671B；LLAMA-405B；超大規模參數模型，

性能卓越，推理速度快，適合極高精度需求，

可用于前沿科學研究、復雜商業決策分析和本地知識庫檢索信創版-SuperCube5000物理形態：單機產品形態：軟硬一體CPU：海光/飛騰/鯤鵬系列處理器GPU：天數/燧原/沐曦/海光DCU系列推薦模型：參數量百億級別DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BQwen2.5-72BLlama-70B專業級模型，性能強大，適合大規模計算和高復雜度任務場景國際版-Supercube5000物理形態：單機產品形態：軟硬一體CPU：

Inte/AMD系列處理器GPU：

NVIDIA8*RTX顯卡推薦模型：參數量百億級別DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BQwen2.5-72BLlama-70B專業級模型，性能強大，適合大規模計算和高復雜度任務場景SuperCube7000SuperCube5000PART2

|

私域大模型部署概述—

10

—信創版-SuperCube3000物理形態：工作站產品形態：軟硬一體CPU：海光/飛騰/鯤鵬系列處理器GPU：天數/沐曦/海光DCU等推薦模型：參數量十億級別GLM-4-9BDeepSeek-R1-Distill-Llama-8BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B高性能模型，擅長復雜任務，適用于復雜任務如數學推理、

代碼生成國際版-Supercube3000物理形態：工作站產品形態：軟硬一體CPU：

Inte/AMD系列處理器GPU：

NVIDIA1-4*RTX顯卡推薦模型：參數量十億級別GLM-4-9BDeepSeek-R1-Distill-Llama-8BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B高性能模型，擅長復雜任務，適用于復雜任務如數學推理、

代碼生成行業定制：開展全行業的生態合作，與行業場景深度定制，預置行業知識庫與微調工具鏈，企業可低成本訓練專屬模型，較閉源API定制成本降低，解決AI應用“最后一公里”問題。成本壓縮：私域部署消除API計費機制，長期推理零邊際成本，主要承擔算力成本，且算力成本通過模型算法優化、軟硬協同定制化可大大降低。數據可控：敏感數據無需外傳，滿足金融、政務等高合規場景需求，避免數據泄露風險。國產化支持：通過國產AI芯片軟硬協同優化，推理性能達進口方案90%以上，提速國產產品技術應用。開箱即用：部署周期從數月壓縮至數天，推動AI從“云端通用”轉向“端側專屬”，加速AI大模型產業落地。優質服務：定制的技術服務和更快的響應速度，為業務運行提供更高的可靠性。SuperCube3000AI大模型一體機優勢在于：—

11

—PART2

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私域大模型部署概述2.3部署流程步驟_需求分析與規劃階段組建跨職能團隊（算法、數據、運維、業務），制定RACI責任矩陣。

預算分配：硬件采購、云服務訂閱、標注工具采購。_數據治理與知識工程明確核心目標（如智能客服、文檔分析、風險預測），定義關鍵指標（準確率>95%、響應延遲<500ms）。

通過WSRB模型（Why-What-Scope-Roadmap-Benefit）輸出《業務需求對齊文檔》。整合多源數據（業務系統日志、文檔庫、外部知識庫）

，使用規則引擎（正則表達式）和NLP工具（LangChain）去噪。

敏感數據脫敏（k-

匿名化、差分隱私），構建《數據質量報告》。領域知識抽取：通過NER（命名實體識別）和關系抽取（RE）構建行業知識圖譜（如金融產品關系網）。向量化存儲：使用Embedding模型（BERT-wwm）將文本存入向量數據庫（Milvus/Pinecone）。評估數據量級（結構化/非結構化數據占比）、算力需求（訓練/推理資源測算）。選擇部署模式（公有云/本地/混合），預判合規風險（數據跨境、隱私保護）。技術可行性評估團隊與資源規劃數據采集與清洗業務場景拆解知識庫構建—

12

—使用RLHF（人類反饋強化學習）消除模型偏見，通過紅隊測試（RedTeaming）模擬攻擊驗證安全性。

基準測試：在MMLU、C-Eval等數據集驗證模型能力，對比行業基線（如GPT-4、Claude）。_系統部署與集成設計標注規范（如意圖分類標簽體系），利用半自動化工具（Snorkel）加速標注。數據增強：通過回譯（BackTranslation）、實體替換生成合成數據，提升樣本多樣性。_模型選型與訓練調優根據場景復雜度選擇參數規模：如輕量級（十億級別參數量）、中大型（百億級別參數量）、大型（千億級別參數量）。架構適配：高并發場景選MoE（DeepSeekMoE-16B），多模態場景選VL模型（DeepSeek-VL）。本地部署：配置GPU服務器集群、分布式存儲、容器管理。混合云部署：敏感模塊本地運行（如風控模型），非敏感任務調用云端API（AWSSageMaker）。全參數微調：數據充足時（>10萬條）全面優化模型權重。輕量化適配：LoRA/P-Tuning注入10%-20%業務數據，保留基座泛化能力。數據標注與增強安全對齊與評估基座模型選擇基礎設施搭建領域微調—

13

—漸進式上線：A/B測試（10%流量導入），對比新舊系統效果差異。監控體系：實時跟蹤GPU利用率、API錯誤率、敏感內容攔截率（Prometheus+Grafana）。_持續運營與迭代API標準化：通過APISIX/Kong管理REST/gRPC接口，集成鑒權（OAuth2.0）。數據管道：使用Airflow構建ETL流水線，實現業務數據與模型服務的自動化交互。_測試驗證與上線硬件防護：部署TEE（可信執行環境）、HSM（硬件安全模塊）。軟件防護：動態沙箱隔離（gVisor）、模型簽名驗證（Ed25519）。數據加密：靜態數據AES-256加密，傳輸通道TLS1.3加密。基準測試：驗證模型在標準數據集（如GSM8K、HumanEval）的達標率。場景測試：端到端模擬業務流（如合同審核全流程），統計準確率、響應延遲。滲透測試：模擬SQL注入、對抗樣本攻擊，驗證防御機制有效性。合規審查：確保符合等保2.0，輸出《安全合規認證報告》。灰度發布與監控安全與合規審計反饋閉環優化安全架構實施業務系統對接PART2

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私域大模型部署概述功能測試—

14

—架構演進：評估稀疏化模型（如DeepSeek-VL2）、多模態擴展可行性。生態共建：參與開源社區（如Hugging

Face），共享微調工具鏈（DeepSeekTuner）。2.4算力基礎架構部署_算力部署行業應用方面，不同行業對模型的需求不同。例如，金融行業需要高實時性和合規性，醫療需要高精度和多模態處理，制造業可能關注低延遲和邊緣部署，而零售業需要處理高并發和多模態數據。需要將這些行業特性轉化為技術指標，比如金融行業的毫秒級響應，醫療的模型可解釋性等。私域大模型部署的算力設計需要充分調研，避免算力與應用脫節。推理優化：模型量化（FP16—INT8）、緩存加速（Redis），降低Token成本30%。彈性擴縮容：根據流量波動自動擴縮K8s

Pod，預留20%冗余資源應對峰值。用戶反饋：嵌入交互評分系統，結合日志分析高頻錯誤（如意圖識別偏差）。增量訓練：每月注入新數據（政策法規更新），通過PEFT保持模型時效性。成本與性能優化場景需求錨定技術升級路徑—

15

—維度影響因子配置關聯參數量參數規模直接決定顯存/

內存占用和計算復雜度參數量越大，顯存容量、并行計算能力和存儲帶寬需求越高計算密度模型的

FLOPs（浮點運算量）和計算模式（密集/稀疏）高計算密度需高算力GPU延遲要求實時性需求（如對話機器人需低延遲，離線任務可容忍高延遲）低延遲場景需高頻GPU，高吞吐場景需多卡并行內存帶寬參數加載和計算的帶寬需求（如大模型需HBM2e高帶寬內存）大模型優先選擇

HBM顯存而非GDDR顯存并行策略數據并行、模型并行、流水線并行的可行性超大規模模型需多節點集群量化支持是否支持低精度推理（INT8/INT4）或訓練（FP16/FP8）邊緣設備依賴量化技術，可使用中低端GPU成本與能效硬件采購和維護成本（如電費、散熱）中小模型選性價比硬件，超大模型用云服務分攤成本AI大模型參數量具備十億/百億/千億等多檔位。需要采用合理的軟硬件搭配及性能調優，如千億級大模型部署需要高算力、高顯存的算力服務器、高性能存儲和網絡，組成高性能算力集群提供基礎設施支撐，而百億級模型需要單機多卡（4-8張）

的機架式服務器部署，十億級模型需要桌面級工作站（1-4張GPU）部署，從而為各規模企業提供性價比最優的大

模型使用體驗。硬件架構設計的主要指標如下：存儲與網絡：SSD/HDD吞吐量、分布式訓練的跨節點帶寬功耗與成本：TCO（總擁有成本）、每瓦性能比GPU關鍵指標：顯存容量（如24GB/80GB）、算力（TFLOPS）、互聯帶寬（NVLink/InfiniBand）CPU與內存：核心數、內存帶寬（如DDR5）、大容量內存需求模型驅動硬件架構PART2

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私域大模型部署概述—

16

—模型大小原始顯存(FP32)FP16(半精度)INT8量化INT4量化0.5B2GB1GB0.7GB0.4GB1.5B6GB3GB2GB1GB7B28GB14GB7GB4GB13B52GB26GB13GB7GB33B132GB66GB33GB17GB70B280GB140GB70GB35GB結論：1B

的

INT8參數的大模型部署需要0.93132G顯存，近似等于1G；計算公式：總顯存=參數數量x參數精度字節數例如：7B模型（FP32）：

7x109x4B≈28GB7B模型（FP16）：

7x109x2B≈14

GB7B模型（INT8）：

7x109x1B≈

7

GB7B模型（INT4）：

7x109x0.5B≈4

GB推理模型所占用的顯存計算：以精度為INT8的大模型為例，這種精度，

一個參數需要占用一個字節，通常使用FP32（4字節）、FP16（2字節）或INT8（1

字節）：1B參數模型=10億參數x每個參數占用的1Byte；1GB顯存=1024MB=1024*1024KB=1024*1024*1024Byte；

10*108/（1024*1024*1024）=0.93132≈1；類型每B參數需要占用顯存FP324GFP162GINT81GINT40.5G—

17

—海光信息是國產GPGPU領域的領軍企業，其產品以高性能計算和AI訓練為核心。海光

DCU系列（如深算系列）兼容CUDA生態，支持主流AI框架，廣泛應用于數據中心和高

性能計算場景。在國產替代中表現突出，已實現規模化商用。海光通過自主研發逐步縮小與國際巨頭的差距，尤其在信創產業中占據重要地位。技術產品架構GPGPU架構：海光DCU以GPGPU為基礎設計，內置大量運算核心，支持大規模并行計

算，適用于向量、矩陣等計算密集型任務。類CUDA兼容性：技術架構全面兼容“類CUDA”環境，可適配國際主流計算軟件（如

ROCm生態），并支持人工智能框架（如TensorFlow、PyTorch）。通過ROCm生態與CUDA工具鏈的相似性，開發者可快速遷移代碼。核心性能優勢全精度計算能力：支持雙精度、單精度、半精度浮點運算及整型計算，在科學計算和

AI訓

練中表現優異。高能效比：采用先進FinFET工藝（如深算一號）

，典型場景性能達到國際同類型高端產品

水平，例如深算一號對標英偉達A100的70%性能。高速數據處理：集成高帶寬片上內存，優化大規模數據吞吐能力，適用于服務器集群和數據中心的密集計算需求。主流國產GPU概述海光信息PART2

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私域大模型部署概述—

18

—架構：新一代自研架構，采用先進封裝技術，能效比提升30%。算力：INT8算力達256TOPS，支持低功耗實時推理。場景：面向邊緣服務器、自動駕駛、智慧城市等低延遲場景。核心技術優勢全自研架構獨立設計指令集、計算核心與存儲體系，突破國際技術封鎖，支持動態指令調度與混合精

度計算。提供兼容CUDA的編程接口，支持代碼遷移工具鏈，降低開發者遷移成本。適配百度飛槳等國產AI框架，兼容主流AI模型（如ResNet、BERT）。架構：首款全自研7nmGPGPU芯片，集成32GB

HBM2e顯存，顯存帶寬1.2TB/s。算力：FP32單精度浮點算力達16TFLOPS，支持FP64/FP16/BF16/INT8等全精度計算。場景：專為AI訓練、科學計算及云端推理設計，支持千卡級集群擴展。兼容

性：

適配PyTorch、TensorFlow等主流框架，提供自主編程接口

Iluvatar

CoreXSDK。天數智芯專注于高性能計算與人工智能加速領域，其產品以自主架構、高性能和廣泛生態

適配為核心競爭力，產品包括天垓系列（訓練）和智鎧系列（推理）

。兼容CUDA生態，

支持200+AI模型，覆蓋智慧城市、醫療、教育等領域。核心產品系列智鎧系列（推理與邊緣計算芯片）天垓系列（通用訓練芯片）天數智芯—

19

—云燧i20（訓練卡）架構：基于自研GCU-CDA架構（通用計算加速器）

，采用

12nm工藝，集成

32GBHBM2顯存，顯存帶寬1.2TB/s。算力：FP32單精度浮點算力達20

TFLOPS，支持

FP16/BF16/INT8混合精度計算，專為

千億級參數模型訓練優化。擴展性：支持萬卡級集群互聯，線性加速比超90%。云燧T20/T21（推理卡）能效比：INT8

算力達

160TOPS，功耗僅75W，支持實時視頻分析、推薦系統等低延遲場景。部署靈活性：支持PCIe和OAM（開放加速模塊）兩種形態，適配主流服務器架構。DTU

2.0制程工藝：7nm工藝，單芯片集成超過240億晶體管。性能：FP32算力達25

TFLOPS，支持多芯片互聯（NVLink類技術）

，集群算力可擴展至百PetaFLOPS。應用場景：適配GPT-3、BERT等大模型訓練，單卡支持千億參數模型并行計算。核心技術優勢全棧自研架構GCU-CDA架構：從指令集、計算單元到互聯協議全自主設計，突破國際技術限制，支持

動態任務調度與細粒度并行計算。燧原科技（Enflame）是國內專注于云端AI訓練與推理的高性能GPU芯片設計企業，其

產品以全棧自研架構、高算力密度和大規模集群擴展能力為核心優勢，

主要服務于云計算、

人工智能及數據中心場景。核心產品系列邃思（DTU）系列芯片燧原科技PART2

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私域大模型部署概述云燧系列—

20—液冷散熱技術：在

T21

推理卡中引入液冷方案，提升能效比30%，滿足高密度數據中心需求。高效集群擴展互聯技術：自研互聯協議（類似NVIDIA

NVLink），支持多卡/多節點低延遲通信，集群

算力線性擴展效率達國際領先水平。軟件協同優化：通過燧原Enflame

Link軟件棧，實現計算、存儲與網絡資源的統一調度。混合精度與稀疏計算支持FP16/FP32混合精度訓練，結合稀疏化加速技術（如權重剪枝），提升大模型訓練效

率20-40%。昆侖芯是百度旗下AI芯片品牌，采用7nm工藝，專攻AI推理與訓練，昆侖芯在能效比和

模型適配方面表現突出，支持主流AI框架，已在百度智能云及外部客戶中部署，其優勢在于與百度深度學習框架PaddlePaddle深度集成，優化搜索、自動駕駛等場景。核心產品系列昆侖芯1代（R200）架構：基于自研XPU架構（異構計算架構）

，采用

14nm工藝，集成GDDR6顯存，支持

PCIe

4.0。算力：INT8算力達256TOPS，FP16算力128TFLOPS，專為云端推理與訓練設計。場景：適配百度搜索、推薦系統、語音識別等大規模AI任務。昆侖芯2代（R480/R580）制程工藝：7nm工藝，算力提升3倍，支持FP16/FP32/BF16混合精度計算。顯存帶寬：集成HBM2e顯存，帶寬1.6TB/s，支持千億參數模型訓練。能效比：功耗優化30%，性能接近英偉達A100的80%。昆侖芯AI加速卡昆侖芯—

21

—昆侖芯E10算力：INT8算力80TOPS，功耗15W，支持邊緣服務器與智能終端實時推理。場景：自動駕駛感知、工業質檢、智慧零售等低延遲場景。核心技術優勢自研XPU架構異構計算：融合標量、向量、張量計算單元，支持動態任務調度，提升資源利用率。內存優化：通過片上緩存分級設計（L1/L2/L3），減少數據搬移延遲，提升吞吐量。軟硬協同優化百度飛槳（PaddlePaddle）深度適配：

內置昆侖芯定制算子庫，支持自動混合精度訓練與

模型壓縮。編譯器優化：自研

KCC編譯器，支持

PyTorch、TensorFlow模型一鍵編譯部署，性能提

升30%

以上。高能效與集群擴展支持千億參數模型訓練，多卡互聯（自研互聯協議）集群擴展效率超85%。支持液冷散熱方案，適配高密度數據中心部署。算能（Sophgo）是國內專注于AI加速芯片及邊緣計算解決方案的領先企業，其產品以高能效比、低功耗設計和全棧軟硬協同優化為核心優勢，覆蓋云端訓練、邊緣推理及終端AI

加速場景。核心產品系列架構：基于自研

RISC-V異構計算架構，集成多核AI加速引擎，支持

INT8/FP16/BF16混

合精度計算。深度學習加速芯片（DLP系列）：昆侖芯邊緣計算產品PART2

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私域大模型部署概述算能—

22—SE5/SM5系列功耗：5-20W，

INT8算力覆蓋16-64TOPS，支持-40℃~85℃寬溫運行。形態：M.2、USB、PCIe等多種接口，適配無人機、機器人、智能零售終端。核心技術優勢RISC-V

自主架構基于開源RISC-V指令集擴展AI加速指令，實現計算單元與存儲的深度協同設計，突破國

際

IP

限制。動態功耗管理：根據負載實時調整電壓頻率，功耗降低30%以上。全棧優化能力Sophon

Toolchain：支持模型量化、剪枝、編譯優化，壓縮模型體積50%的同時保持精

度損失

<1%。硬件級算子加速：預置100+高性能算子庫（如Conv、LSTM），推理延遲降低40%。端邊云協同統一架構支持從訓練到邊緣推理的全鏈條部署，模型一次開發多端運行。支持聯邦學習與邊緣-云協同推理，提升復雜場景處理效率。算力：SG2380單芯片INT8算力達256

TOPS，FP16算力128

TFLOPS，能效比超10TOPS/W。場景：面向邊緣服務器、智能攝像頭、工業質檢等實時推理場景。算力：支持FP32/FP16

訓練，單卡FP32

算力達32TFLOPS，支持千億參數模型分布式訓練。擴展性：多卡互聯帶寬達200GB/s，集群擴展效率超85%。兼容性：適配PyTorch、TensorFlow，提供SophonSDK支持模型一鍵部署。云端訓練加速卡：邊緣計算模組—

23—階段需求功能數據導入/清洗數據準備與上傳自動化數據清洗預處理手動調整與優化多協議支持海量數據存儲高吞吐（HDD+

閃存模式）數據共享/交互數據共享數據交互標準POSIX共享協議支持HDFS、CSI、超高吞吐（HDD+閃存模式）模型訓練優化數據集讀取checkpoint高帶寬、低延遲、預讀、全閃存數據部署推理模型部署推理優化結果輸出低延遲、高帶寬、全閃存數據歸檔海量數據存儲低成本長期存儲分層存儲、數據歸檔（磁帶、對象存儲、藍光庫）模型類型參數量級存儲架構方案邊緣輕量模型<10B本地全閃存儲中規模垂直模型10B-100B高性能并行集群存儲超大規模通用模型>100B全閃并行集群存儲AI大模型數據處理過程分為5個階段，分別是：數據采集/清洗、數據共享/交互、模型訓練、數據推理、數據歸檔。根據大模型參數量級、訓練/推理模式選擇適配的存儲架構（以DeepSeek為例）：模型驅動硬件架構場景需求錨定PART2

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私域大模型部署概述_存儲部署—

24—_網絡部署私域大模型部署的網絡設計需根據不同應用場景（訓練、推理、邊緣）的核心需求，結合性能、安全與擴展性進行定制化設計。分布式訓練場景協議選擇：采用

InfiniBand或

RoCEv2（基于以太網的RDMA），繞過內核協議棧，實現零拷貝數據傳輸；拓撲架構：CLOS無阻塞架構，支持橫向擴展至數千節點，結合自適應路由（如SHARP）提升通信效率；流量控制：啟用PFC（優先級流控）和ECN（顯式擁塞通知），動態分配帶寬優先級（訓練流量>管理流量）；高并發推理場景負載均衡：基于DPDK的智能網卡實現流量分發，支持一致性哈希算法，減少緩存失效；就近接入：部署邊緣POP節點（5G

MEC），通過TSN（時間敏感網絡）保障關鍵請求優先級；服務網格：集成Istio等Service

Mesh框架，實現微服務間通信的熔斷與重試；安全隔離：VLAN

+VXLAN劃分多租戶網絡，敏感數據流經獨立通道（如金融交易獨立VLAN）。超高帶寬：支持多節點間TB級/小時的梯度同步（如All-Reduce操作）；超低延遲：參數同步延遲≤5ms，避免訓練效率瓶頸；無損傳輸：防止丟包導致訓練中斷，需99.999%可靠性。低延遲響應：端到端延遲≤50ms（含模型加載+計算+返回）；高可用性：支持多副本負載均衡，單節點故障無感切換；彈性伸縮：根據請求量動態擴縮容，避免資源閑置。核心需求網絡方案核心需求網絡方案—

25—對比維度IB交換機RoCE交換機傳統以太網交換機核心協議InfiniBand協議以太網協議

+

RoCE標準以太網協議延遲極低較低較高RDMA支持原生支持通過RoCE協議支持不支持（需依賴TCP/IP協議棧）適用場景高性能計算（HPC）、AI訓練

集群、超低延遲金融交易云數據中心、分布式存儲（Ceph/GPFS）、需要RDMA的混合負載場景通用企業網絡、普通數據中心、互聯網服務成本高（專用硬件和授權成本）中（需支持RoCE的網卡和交換機）低（標準化設備，市場競爭充分）兼容性需專用InfiniBand

網卡和線纜兼容標準以太網硬件（需支持RoCE

的網卡）廣泛兼容所有以太網設備優勢：超低延遲、高吞吐、原生RDMA支持，適合HPC和AI訓練。劣勢：成本高、生態封閉。優勢：在以太網上實現

RDMA，兼顧性能和成本，適合混合負載場景。劣勢：配置調優復雜，網絡擁塞時性能下降明顯。優勢：成本低、兼容性強、部署簡單，適合通用網絡需求。劣勢：無法滿足超低延遲和高吞吐場景需求。不同的交換機硬件架構PART2

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私域大模型部署概述InfiniBand交換機：傳統以太網交換機：RoCE交換機：—

26—系統與組件安全最小化攻擊面：僅開放必要的API端口，禁用非必需服務（如

SSH默認端口），使用輕量化容器（如

Unikernel）降低

漏洞風險。動態沙箱隔離：模型推理進程運行在獨立沙箱環境（如gVisor、Firecracker），限制系統調用和資源訪問權限。漏洞主動防御：集成RASP（運行時應用自保護）技術，實時攔截注入攻擊（如SQLi、模型投毒）。模型與算法安全模型完整性校驗：通過數字簽名（如EdDSA）驗證模型權重文件未被篡改，防范后門植入。對抗性防御機制：在輸入層嵌入對抗樣本檢測模塊（如FGSM過濾器），阻斷惡意誤導模型的攻擊。隱私推理技術：采用安全多方計算（MPC）或同態加密（HE），實現“數據可用不可見”的隱私保護推理。基礎設施物理防護可信執行環境（TEE）

：采用CPU/GPU硬件級加密技術，確保模型推理過程中內存數據不可被竊取。物理隔離：部署私有化服務器集群，與公共網絡物理隔離，避免側信道攻擊（如Spectre漏洞利用）。冗余容災：通過多節點熱備、異地容災架構（如兩地三中心），防范硬件單點故障導致的服務中斷。硬件信任鏈構建安全啟動鏈：從固件（UEFI）、操作系統到容器鏡像逐級簽名驗證，確保運行時環境未被篡改。硬件身份認證：基于TPM（可信平臺模塊）或HSM（硬件安全模塊）生成唯一設備密鑰，綁定模型訪問權限。硬件安全設計軟件安全設計_安全部署—

27—統一安全中臺：整合硬件TEE、軟件RASP、數據加密能力，形成端到端安全防護鏈。自動化威脅狩獵：利用AI驅動的SIEM（安全信息與事件管理）系統，實時分析日志、檢測異常行為模式。合規性基線：滿足等保2.0、ISO27001等法規要求，定期開展滲透測試與安全審計。2.5算法軟件棧部署_

操作系統操作系統需要以國產化、高安全、高兼容特性，為大模型訓練/推理提供開箱即用的穩定底座，實現數據主權與算力效

率雙保障。操作系統基于國產化內核（如麒麟、統信）深度定制，適配主流國產芯片及x86/ARM架構，通過輕量化裁剪啟動時間，降低資源占用。可內置異構硬件抽象層，統一封裝CUDA、CANN等算力接口，支持代碼零修改遷移，實現GPU/國產

芯片混合算力池化調度，提上利用率。全生命周期數據管控數據分類分級：基于敏感程度（如PII、商業機密）實施差異化加密策略（AES-256靜態加密、TLS1.3傳輸加密）。動態脫敏與匿名化：在訓練/推理流水線中實時脫敏（如k-

匿名化、差分隱私），確保輸出結果無法反推原始數據。數據血緣追溯：記錄數據從采集、標注到使用的完整審計日志，支持異常訪問的溯源定責。訪問與權限治理零信任架構：基于RBAC（角色權限控制）和ABAC（屬性權限控制），實現“最小必要權限”授予。多因素認證（MFA）：結合生物識別（指紋/虹膜）、硬件令牌（YubiKey）強化身份驗證。數據水印技術：對輸出內容嵌入隱形水印（如GAN生成隱形標識），追蹤泄露源頭。協同安全策略數據安全設計PART2

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私域大模型部署概述—

28—強化安全可信能力：通過安全沙箱實現多租戶數據物理隔離，可集成SM系列國密算法滿足等保三級與金融級加密要求，

基于TPM2.0構建固件—OS—鏡像全鏈路可信驗證，防范惡意注入。可融合容器化（Docker）與虛擬化（KVM）雙引擎，支持毫秒級彈性擴縮容，AI任務與業務系統并行隔離運行。智能運維層面，可內置硬件健康監控模塊（如

GPU顯存預警）與AI驅動日志分析，提高故障自愈率，提升異常行為溯

源效率提升。開發者友好設計提供統一CLI工具鏈及WindowsAPI轉譯層，降低國產芯片開發門檻。_AI

PaaS平臺降本增效：

內置預訓練模型庫（涵蓋金融、醫療等垂直領域）與自動化微調工具，降低企業從0到1的研發成本60%

以上。智能調度引擎：采用Kubernetes等分布式系統，支持公平調度、最小響應時間等策略，適配私域任務優先級與資源配額。全鏈路監控與告警：集成

Prometheus+Grafana實時監控資源狀態，自定義報警規則并觸發自動化運維響應（如

節點重啟、任務遷移）。AI

PaaS平臺定位于企業級私有化智能底座，通過軟硬協同架構將算力資源、模型工具鏈與行業場景深度集成，為企業

提供自主可控的AI全生命周期管理能力。其核心價值在于：數據安全：支持全鏈路國產加密（如

SM4算法）與私有化部署，滿足政務、金融等領域“數據不出域”的合規要求。敏捷迭代：提供低代碼開發界面與API編排能力，業務人員可快速構建AI應用，模型上線周期從月級壓縮至天級。資源運營可視化：生成多維統計報表（算力利用率、任務耗時、成本分析），支持數據驅動的優化決策。自動化運維體系：通過Ansible等工具實現軟件更新、資源清理等任務標準化，減少人工操作風險。模型庫與應用工具箱：提供模型資源庫、預置行業級AI組件，支持更新迭代。定位與核心價值解決方案—

29—算力池化與調度通過硬件資源虛擬化（如

GPU池化+分布式共享存儲）實現計算與物理設備解耦，結合軟件定義調度引擎，實現基于

任務的算力綁定和算力釋放。大場景：多機多卡采用動態拓撲感知調度（如256卡集群自動構建3D并行策略）。小場景：單卡虛擬化分割為彈性分時實例（如

FP16/INT8任務動態切換），支持8個微模型并發推理，提升資源利用率。一站式AI開發部署流程AI

PaaS

平臺是面向

AI

模型應用開發、訓練和部署的一體化平臺，提供AI應用從開發到推理部署的一站式人工智能平臺。平臺開發環境功能集成了Jupyter

Notebook等工具，可以在線編輯模型，編輯完成之后將模型保存到模型庫。訓練任務提交，可以從模型庫中獲取保存的模型進行訓練，訓練數據可以事先放置到指定的位置，在提交任務時候指定即可，訓練任務支持單機和分布式模式，可以根據實際的業務需求設置每個環境的資源配置。任務全生命周期管理：任務的創建、運行、擴容、縮容、容錯等過程，都會以事件的形式記錄，以頁面的形式展示。推理服務部署全生命周期管理，實現頁面化的服務管理操作。實現方便的滾動發布、AB測試、服務回滾等功能。開放模型庫：模型庫是平臺中預訓練模型和算法的集中存儲、管理及調用資源池。支持百億至千億參數模型的分布式訓

練（適配海光、昇騰、天數、摩爾等國產芯片），集成動態量化、MoE稀疏化等壓縮技術，推理性能提升3-5倍；場景應用工具箱：預置行業級AI組件（如金融風控規則引擎、醫療影像分割工具）

，支持零代碼拖拽式組裝業務流程；自動化模型部署：跨平臺轉化：內置模型轉換器，兼容不同架構的芯片和軟件框架，無需手動重寫代碼，解決“算力生態割裂問題”，

降低模型適配難度。一鍵式容器封裝：模型與硬件解耦，支持K8S集群秒級分發；彈性擴縮容：基于QPS/延遲指標自動觸發算力增減；平臺主要功能PART2

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私域大模型部署概述—

30—多集群資源池化：整合算力與存儲資源，支持vGPU分割與國產芯片適配，滿足私域定制化需求。全生命周期管理：覆蓋模型開發、訓練、推理全流程，內置

TensorFlow、PyTorch

等框架，內置模型庫和

AI

應用場景工具箱，

支持交互式開發與第三方工具集成。靈活調度算法：超云AI平臺支持各種靈活的調度算法，十幾種調度模式能夠滿足不同場景需求。基于平臺工程理念的算力服務化能力可以實現自助選擇、自動化部署、自助提交作業、自助數據管理、自助監控告警、費用分析。_運維平臺智能運維中實時監控算力負載與模型性能，自動觸發彈性擴縮容與模型熱更新，保障服務可用性；該平臺可實現算力資源全局統籌與模型服務高效落地的閉環，通過“開箱即用+深度定制”雙模式，推動企業從傳統

IT向

AI原生架構升級，成為數字化轉型的核心引擎，適用于政務、金融、醫療、制造等各行各業。運維平臺是專為私域大模型部署設計的智能運維中樞，聚焦

GPU/國產加速卡全生命周期管理與AI任務效能優化，其核

心價值在于：場景定制化：深度適配大模型訓練/推理的異構算力需求，突破傳統運維工具對通用服務器的監控局限；能效最優化：通過GPU算力利用率與能耗的聯動分析，降低單任務TCO（總擁有成本）達20%以上；故障自愈：針對AI負載特性（如顯存溢出、CUDA

內核僵死）設計主動預測機制，故障恢復時間縮短至分鐘級。一體化智能監控：支持

CPU、GPU、存儲及網絡資源的全維度監控，實時分析負載與可用性，結合業務指標預警潛在風險。超云人工智能平臺（SCAIPaaS）定位與核心價值解決方案—

31

—一站式運維管理支持異構資源接入、GPU指標深度監控（如算力、溫度、ECC錯誤）及分布式存儲統一管理，支持自

動巡檢與故障自愈。架構分層設計：從硬件層到展示層實現數據采集、處理、服務與可視化閉環，確保資源透明化管控與高效運維。資產管理全生命周期管理：建立軟硬件資產臺賬（型號、SN

碼、維保期限）

，跟蹤狀態（使用

/閑置

/故障）；支持資產調撥審批、

模型與硬件綁定追溯。智能維保：基于設備健康評分觸發預警，關聯維修記錄優化采購策略，減少資源閑置。硬件狀態監控：實時監測GPU（包含NV，各類國產加速卡）的算力負載、顯存占用、溫度及功耗，

生成多維健康畫像，

預警硬件異常（如顯存泄漏、過熱降頻）。自動化運維：

內置故障自愈機制（如

CUDA進程僵死自動重啟）、驅動

/固件一鍵升級，支持

K8s集群的容器化部署

與滾動更新。能效優化：分析算力-能耗曲線，動態調節硬件功耗模式（如訓練時滿負荷、空閑時低功耗），降低整體PUE（能源使

用效率）。安全審計：記錄用戶操作日志與數據訪問軌跡，集成國密算法加密傳輸，保障模型權重與敏感數據的安全性。全生命周期管理：覆蓋任務調度、資源分配、故障自愈全流程，提供日志采集、自定義指標擴展（集成Prometheus生態）及推理故障自動隔離與恢復能力。智能故障自愈：基于Kubernetes策略實現分鐘級故障檢測與節點替換，結合日志分析與多維度指標定位根因，減少人工干預。設備主動巡檢：定期檢查集群、網絡及存儲狀態，預防潛在風險，保障推理任務穩定性。超云云跡管理平臺主要功能模塊PART2

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私域大模型部署概述—

32—運維視圖全景可視化：通過熱力圖、拓撲圖實時展示集群資源（GPU利用率、網絡負載）

；定制訓練/推理監控面板，如梯度收

斂曲線、API延遲分布。快速定位：點擊節點可穿透查看資產詳情、關聯告警及日志，支持自定義儀表盤聚焦關鍵指標。運維數據智能分析根因分析：關聯日志、指標與故障事件，自動定位問題（如顯存溢出引發訓練中斷）；預測與優化：時序預測硬件壽命，推薦擴容節點；分析模型算力成本與業務收益，生成能效優化策略（如低負載時段自動降頻）。_AI大模型在模型選擇中，應以業務價值為核心，優先落地能直接拉動營收或顯著降本的高

ROI場景（如智能客服替代人力、精準

營銷提升轉化率），避免為“技術而技術”的無效投入；同時，需以數據安全為底線，對金融、政務等涉及敏感數據的領

域強制采用私有化部署方案，通過全鏈路加密、權限隔離和國產化算力底座（如國產芯片

+麒麟OS）實現數據不出域；

此外，必須堅持成本可控原則，通過軟硬協同優化壓縮TCO——例如采用模型量化（FP32—INT8降低75%算力開銷）、

稀疏化裁剪（減少

30%參數量）等技術提升推理效率，并搭配國產芯片（如海光

DCU對比英偉達A100可降本40%）

和動態資源調度策略，實現“性能-安全-成本”三角平衡，確保大模型投入與業務回報的長期正向循環。不同場景/行業對大模型的技術需求存在顯著差異，需從業務本質出發，將業務特性轉化為技術指標。行業/場景應用分析大模型選擇概述—

33—行業應用場景技術能力需求量化指標適配DeepSeek模型模型關鍵特性金融高頻交易反欺詐高精度時序分析、實時推理延遲

<200ms，準確率≥99.5%，QPS≥2,000DeepSeek-Finance130B參數，時序優化架構醫療醫學影像輔助診斷多模態融合（CT+文本報告）多模態診斷準確率≥96%，支持50KTokens長文本DeepSeek-Multimodal70B參數，CLIP+GPT混合架構制造業設備異常檢測邊緣端低功耗推理、傳感器時序分析模型體積≤300MB，推理延遲

<50msDeepSeek-Edge7B參數，INT4量化零售電商實時個性化推薦用戶行為實時建模、高并發處理推薦ROI提升≥20%，數據更新延遲≤30秒DeepSeek-Recommend13B參數，強化學

習框架，動態批處理優化政務多民族語言公共服務多語言支持（藏語/維吾爾語）、敏感詞過濾翻譯準確率≥92%，敏感詞攔截率100%DeepSeek-Multilingual14B參數，支持10+語言，集成網信辦合規詞庫教育自適應學習輔導知識追蹤、個性化路徑規劃知識點預測誤差≤5%，響應延遲<300msDeepSeek-Edu7B參數，知識圖譜增強，支持國產CPU/OS能源電網負荷預測時空序列預測、TB級數據處理預測誤差≤2.5%，

支持分布式訓練DeepSeek-Energy200B參數，時空Transformer，適配海光集群農業病蟲害圖像識別輕量化模型、低質量圖像魯棒性識別準確率≥93%，模型體積≤150MBDeepSeek-Agri3B參數，MobileNet+ViT混合架構媒體AI

內容生成多模態生成（文本+

圖像）、風格可控生成內容人工審核通過率≥90%DeepSeek-Creative33B參數，Diffusion+GPT聯

合訓練，支持風格遷移物流實時路徑優化運籌學模型集成、實時路況融合路徑成本降低≥18%，計算延遲<0.5秒DeepSeek-Logistics集成優化算法庫，支持GPU/

國產芯片混合部署行業場景、技術能力與開源模型（以DeepSeek為例）對應表：PART2

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私域大模型部署概述—

34—業務規模直接影響私域大模型部署的硬件配置和模型參數量級選擇，需通過量化分析實現精準匹配：1)用戶量級與并發請求供參考小型企業（日活<1萬）：典型場景：內部知識庫檢索、基礎問答。選型建議：輕量級模型（十億參數級別），配置1-4顆GPU。中型企業（日活1萬-10萬）：典型場景：智能客服、工單處理。選型建議：中等模型（百億級別參數）+配置4-8顆GPU。大型企業（日活>10萬）：典型場景：實時風控、大規模個性化推薦。選型建議：大模型（千億級別參數）+算力集群（如8卡以上）。2)算力需求公式單次請求推理算力需求：算力（TFLOPS）=模型參數量*Token數/請求*2/延遲（秒）?模型參數量（Parameters）：模型的總參數個數（如13B=130億）。?Token數/請求（Tokens）：單次請求處理的輸入+輸出Token總數（如輸入500

Tokens，輸出300

Tokens，

合計800Tokens）。?常數2：源自Transformer架構中每個參數的前向傳播計算量（1次乘法+1次加法=2

FLOPs/參數）。?

目標延遲（秒）

：業務允許的單次請求最大響應時間。案例：130B參數模型處理單次請求（輸出500Tokens），要求延遲≤1秒，則需算力：130*109*500*2/1

=1.3*1014FLOPS=130TFLOPS業務規模評估—

35—DeepSeek模型版本參數量特點適用場景DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B1.5B輕量級模型，參數量少，模型規模小適用于輕量級任務，如短文本生

成、基礎問答等DeepSeek-R1-Distill-

Qwen-7B7B平衡型模型，性能較好，硬件需求適中適合中等復雜度任務，如文案撰

寫、表格處理、統計分析等DeepSeek-R1-Distill-

Llama-8B8B性能略強于7B模型，適合更高精度需求適合需要更高精度的輕量級任

務，比如代碼生成、邏輯推理等DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14B高性能模型，擅長復雜的任務，如數學推理、代碼生成可處理復雜任務，如長文本生成、數據分析等DeepSeek-R1-Distill-

Qwen-32B32B專業級模型，性能強大，適合高精度任務適合超大規模任務，如語言建模、

大規模訓練、金融預測等DeepSeek-R1-Distill-

Llama-70B70B頂級模型，性能最強，適合大規

模計算和高復雜任務適合高精度專業領域任務，比如多模態任務預處理。這些任務對硬件要求非常高，需要高端的CPU和顯卡，適合預算充足的企業或研究機構使用DeepSeek-R1-671B（完全版）671B超大規模模型，性能卓越，推理

速度快，適合極高精度需求適合國家級/超大規模

AI

研究，如氣候建模、基因組分析等，以及通用人工智能探索參數與效用的邊際遞減規律臨界點法則：參數量超過一定閾值后，精度提升顯著放緩，但成本飆升。示例：13B模型在客服場景準確率達92%，升級到70B僅提升至94%，但算力成本增加5倍。大模型參數量級（以DeepSeek為例）PART2

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私域大模型部署概述—

36—維度開源模型（如LLaMA、ChatGLM）閉源模型（如GPT-4、文心一言）定制化能力可修改模型架構、注入領域知識僅支持有限微調（Prompt工程、API

參數調節）數據安全性本地部署，數據不出域依賴廠商服務器，需簽署數據協議技術門檻需自建算法團隊（模型壓縮、分布式訓練）提供全托管服務，開箱即用合規風險自主可控，符合國產化要求可能受出口管制（如美國芯片法案限制）成本結構前期投入高（人力、算力），長期可控按Token付費或訂閱制，長期成本可能飆升選型建議選擇開源模型的條件：數據隱私要求高（如政務、金融、醫療）；需深度定制模型（如融合企業內部知識庫）；

具備技術團隊（至少3-5名算法工程師）。選擇閉源模型的條件：快速上線驗證業務價值；無自研能力的中小型企業；業務場景通用性強（如營銷文案生成）。選型建議優先通過領域微調提升小模型效果，而非盲目追求大參數；使用MoE（混合專家）架構，動態調用多模型，平衡性能與成本。開源vs

閉源—

37—多源數據整合內部數據：抽取業務系統日志（如用戶行為）、文檔庫（合同/報告）、結構化數據庫（CRM/ERP）。外部數據：引入公開知識庫（如Wikipedia）、行業報告、合作伙伴數據（需簽訂數據共享協議）。數據質量過濾噪聲清洗：使用正則表達式匹配無效格式（如亂碼），NLP工具（LangChain）過濾低相關性文本。冗余去重：基于SimHash或MinHash算法識別重復內容，保留唯一性數據。熱數據：高頻訪問數據存于分布式內存（Redis/Memcached）。溫數據：向量化結果存于Milvus/Pinecone向量數據庫。冷數據：原始文本存于對象存儲（MinIO/Ceph）。權限控制：基于RBAC模型（角色權限）和ABAC模型（屬性權限）限制數據訪問范圍。_知識工程實施PART2

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私域大模型部署概述數據治理與知識工程_數據治理體系構建分類分級：按敏感程度標記數據（如PII、商業機密、公開數據），制定差異化策略。脫敏技術：靜態脫敏：對姓名、身份證號等字段進行掩碼（如“張*三”）、泛化（如“北京”—“華北地區”）

，動態脫敏：

在訓練/推理流水線中實時替換敏感實體（如FPE格式保留加密）。合規審計：記錄數據血緣（Data

Lineage），確保可追溯至原始來源，滿足等保要求。數據存儲與權限管理數據采集與清洗敏感數據處理領域知識抽取—

38—向量化表示文本嵌入：使用Sentence-BERT或Contriever模型生成文本向量。多模態嵌入：融合圖像（CLIP）、文本（BERT）生成跨模態向量（如“產品圖+描述”）。知識增強訓練知識注入：將知識圖譜三元組作為Prompt輸入模型（如“已知：A會導致B，因此...”）。檢索增強（RAG）

：訓練階段結合向量檢索結果，提升模型事實準確性。_數據與知識協同應用結構化知識抽取實體識別（NER）

：使用BiLSTM-CRF或BERT模型提取領域實體（如“藥品名稱”“金融產品”）。關系抽取（RE）

：通過預訓練模型（如DeepSeek-RE）構建實體關聯（如“藥物A—治療—疾病B”）。非結構化知識挖掘事件抽取：從新聞、報告中識別行業事件（如“政策發布”“并購交易”）。規則庫構建：提煉業務規則（如金融風控規則“單日交易額>50萬需人工審核”）。圖譜架構設計本體定義：設計領域本體（Ontology），如醫療領域包括“疾病-癥狀-治療方案”三元組。知識融合：對齊多源數據（如合并不同名稱的同一實體“COVID-19”與“新型冠狀病毒”）。存儲與查詢優化圖數據庫選型：復雜關系查詢用Neo4j，高并發場景用TigerGraph。分布式擴展：通過分片（Sharding）技術支撐億級節點存儲。知識增強與向量化知識圖譜構建訓練階段融合—

39—混合數據管道通用數據：公共語料（如BooksCorpus）維持模型語言能力。領域數據：行業語料（如法律文書）微調模型專業能力。知識數據：知識圖譜三元組作為監督信號，糾正模型事實錯誤。訓練策略優化課程學習（CurriculumLearning）

：從易到難逐步注入數據（如先通用問答后專業咨詢）。對抗訓練：添加對抗樣本（如替換關鍵實體）提升模型魯棒性。實時檢索增強：用戶提問時，從向量庫檢索相關文檔/知識，拼接為上下文輸入模型。知識校驗模塊：對模型輸出進行實體鏈接（Entity

Linking）和事實核查（如對比知識圖譜）。推理階段增強PART2

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私域大模型部署概述—

40—PART3私域大模型場景/行業應用llPART3

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私域大模型場景/行業應用3.1場景應用_

自然語言處理類私域大模型在NLP場景的應用已超越基礎文本處理，成為企業智能化轉型的“語言中樞”，未來將進一步滲透至決策核心

層，推動從“降本增效”到“業務創新”的價值躍遷。自然語言處理（NLP）作為私域AI大模型的核心能力之一，深度融入企業業務流程，從效率提升、成本優化到決策智

能化實現全方位賦能。合同與法律文書審查：

自動識別條款漏洞（如歧義條款、合規風險）

，提高準

確率，減少律師人工復核量。醫療病歷結構化：提取患者病史、用藥記錄等關鍵信息，生成標準化電子病歷，

縮短醫生錄入時間。報告自動化生成：基于財務數據生成年報、審計報告，支持多格式輸出（Word/

PPT/PDF），效率極大提升。多輪對話管理：支持上下文理解與意圖推理，處理復雜咨詢（如保險理賠、跨

境物流糾紛），替代80%人工坐席，響應速度從分鐘級壓縮至秒級。情感分析與危機預警：實時識別用戶情緒（如投訴升級信號），觸發人工介入

機制，客戶滿意度提