随着开源大模型的持续进化，具备复杂推理能力的模型正逐步渗透各行各业，展现出超越人类专家的巨大潜力。这一趋势不仅推动了算力建设向推理场景聚焦，还预示着未来算力需求的重大转变，从训练算力为主逐渐转向推理算力为主。据华福证券研究预测，到2027年，推理端的人工智能服务器预计将占据整体工作负载的72.6%。同时，OpenAI的Scaling Law也进一步加速了这一趋势的发展，使得大模型推理场景成为业界关注的焦点。 然而，尽管模型效果显著提升，数百亿参数、上百万上下文的一线模型在实际部署中仍面临高成本、低效率的双重挑战。这一困境导致了一个难以破解的“不可能三角”，即成本、效率和效果之间的平衡问题。为了打破这一僵局，亟需一种新型推理架构，以打破传统以高端GPU为中心、主要为训练场景设计的算力架构设计思路。 在此背景下，趋境科技推出了业界首创的“大模型知识推理一体机”，该一体机搭载了全系统推理架构，通过协同存储、CPU、GPU、NPU等多种设备，充分释放异构算力，实现了推理成本的显著降低，降幅高达10倍以上。这一创新不仅为企业实现大模型的高效落地提供了全新选择，还开启了通向“推理自由”的新途径。 趋境大模型知识推理一体机不仅支持本地部署数百亿级别的一线大模型，还提供开放的API接口，便于第三方灵活调用。同时，用户可根据需求定制企业智能助手（assistant/copilot），实现真正的“开箱即用”。这一机型的推出，标志着趋境科技在推动大模型推理应用方面迈出了坚实的一步。 与当前行业主要针对GPU算力利用率进行单点优化的传统方案相比，趋境科技大模型知识推理一体机采用了业界首创的全系统推理架构。该架构通过“以存换算”技术，将存力作为算力的补充，降低了对算力的需求；同时，采用“异构协同”的思路，紧密联动HBM/DRAM/SSD和CPU/GPU/NPU等全系统异构设备，突破了显存容量的限制，充分释放了全系统的存力和算力。这一创新方案不仅突破了以往方案的理论优化极限，还实现了整合机器所有异构算力资源的目标，使得推理吞吐量提升超过10倍，大幅降低了大模型的落地成本。 此外，针对国产GPU在性能上与英伟达存在的显著差距，趋境科技的全系统推理架构也提供了有效的解决方案。通过全系统异构协同设计，该架构能够大幅降低GPU性能差距的影响，显著提升国产替代解决方案的竞争力。这一创新不仅打破了在大模型推理场景下国产GPU“卡脖子”的困境，还为国产GPU的发展提供了新的机遇。 在推理技术方面，趋境科技也进行了大胆的创新。针对早期大模型推理架构缺乏“记忆”能力的问题，趋境科技设计了“融合推理（Fusion Attention）”技术。该技术能够从历史相关信息中提取可复用的部分内容，与现场信息进行在线融合计算，从而显著提升了可复用的历史计算结果，降低了计算量。通过这一新思路，趋境大模型知识推理一体机充分利用了存储资源，实现了响应延迟的大幅降低和性能的显著提升。 值得一提的是，趋境科技与清华KVCache.AI团队合作开源的异构推理框架“KTransformers”也在实际应用中取得了显著成效。该开源框架仅需单个消费级GPU即可在本地运行千亿级大模型，性能数倍于Llama.cpp。在长达1M的超长上下文推理任务中，该框架成为业界首个仅需单GPU卡的高性能推理框架，生成速度达到16.91 token/s，比Llama.cpp快10倍以上。而趋境科技大模型知识推理一体机采用的全系统推理架构则是基于“KTransformers”进一步完善的商业版本，在开源版的基础上加入了多卡高并发调度、RAG支持等策略，性能更加卓越。 在实际应用中，趋境科技的全系统异构推理架构也展现出了强大的竞争力。国内顶尖的网络信息安全公司长亭科技采用趋境科技提供的全系统异构推理架构技术策略，成功将其原有的“问津（ChaitinAI）安全大模型”升级为千亿大模型，实现了安全性能的全方位升级。核心指标攻击识别准确率提升至95.8%，检测时延降低至秒级。同时，部署资源成本也降低了50%，为长亭科技更多业务的智能化升级提供了有力支持。 随着技术的不断进步和市场需求的不断增长，大模型的未来发展前景广阔。趋境科技作为业界领先的推理架构创新者，将继续与更多的大模型应用厂商合作，共同推动全面智能化的到来。通过不断的技术创新和优化，趋境科技将为企业实现大模型的高效落地提供更加优质、高效的解决方案，助力企业在智能化转型中取得更大的成功。 |
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