隨著海外AI算力供應鏈不確定性增加，面對強勢的大模型訓練推理需求，國產AI芯片迎來發(fā)展新機遇。而80%的算力需求正在向推理場景集中，由于推理場景對GPU峰值性能的要求相對放低，更多規(guī)格國產GPU已具備支持大模型應用的能力，推動海外AI芯片與國產芯片混合部署成為企業(yè)AI算力新常態(tài)。
然而，混合AI算力的構建面臨諸多挑戰(zhàn)，包括算力利用率低下、異構資源管理困難、國產化替代進程加速等現實問題，正成為制約大模型規(guī)?；涞氐暮诵钠款i。京東云vGPU AI算力平臺，以創(chuàng)新性的GPU算力池化技術和異構算力統(tǒng)一管理，助力企業(yè)快速構建異構AI算力基礎設施，重塑AI生產力。
一、大模型落地面臨三重算力困局
當前，眾多智算中心面臨一個嚴峻的現實，購買了昂貴的GPU卡，但集群MFU(模型算力利用率)卻很低。某頭部證券公司AI負責人坦言：“我們的數百張GPU卡，實際利用率不足30%，但業(yè)務部門仍在不斷要求擴容。”
行業(yè)普遍面臨三大核心痛點。首先是GPU資源空轉閑置：傳統(tǒng)物理卡部署模式下，推理任務往往占用不到30%的算力，卻需獨占整張顯卡。其次是異構資源管理困難：同時存在英偉達、昇騰等多類加速卡，不同芯片需要獨立運維體系，資源池化率不足50%。第三是安全與性能難以兼得：部分機構采用開源vGPU方案，但用戶態(tài)算力池化帶來性能損耗高，且存在任務干擾風險。
二、京東云vGPU算力池化，破解AI算力困局
面對這些行業(yè)難題，京東云推出vGPU AI算力平臺，支持算力資源統(tǒng)一納管、精細化運維，具備內核級1%算力和MB級顯存的細粒度切分與池化能力，損耗控制在0.1%，毫秒級任務優(yōu)先級搶占，絲滑支持訓推混部，并且全面適配十余家國產化算力資源，幫助客戶低成本、高效率使用大模型。
第一，內核級精準算力切分：憑借創(chuàng)新的GPU算力切分技術，內核級1%算力和MB級顯存的細粒度切分與池化能力，猶如"手術刀"般將單卡分割為多個虛擬實例，實現了資源的動態(tài)分配，GPU利用率最高提升70%。
第二，異構算力統(tǒng)一納管：提供對多元異構算力資源的統(tǒng)一管理，有效屏蔽異構算力復雜性，并兼容國內外主流深度學習AI框架，幫助客戶快速構建面向大模型的訓推一體化高性能基礎設施，降低運維復雜度。
第三，全棧自研算力平臺：京東云全自研vGPU技術，通過內核態(tài)攔截和推理引擎加速構建產品核心競爭力，內核驅動級優(yōu)化提升單臺服務器推理性能50%，同時借助AI全密態(tài)機密容器能力，確保模型參數與訓練數據雙域零泄露，為用戶提供金融級安全防護。
三、服務數十家頭部客戶構建異構AI算力基座
當前，京東云vGPU AI算力平臺憑借內核級算力池化、全棧自研可控、金融級安全等差異化優(yōu)勢，已服務數十家頭部銀行、券商、基金、保險、運營商客戶。
華夏基金積極擁抱AI技術，在GPU資源管理方面，華夏基金面臨提升資源利用率和降低運行成本的雙重挑戰(zhàn)。通過采用京東云的vGPU算力池化技術，華夏基金將物理GPU資源進行了細粒度的切分，實現了資源的動態(tài)分配和優(yōu)化利用。這一技術的應用，使得華夏基金的GPU利用率最高提升了70%，大幅降低大模型推理成本。
北京銀行與京東云攜手，上線銀行業(yè)首個基于異構計算的DeepSeek滿血版。依托京東云異構計算能力，北京銀行創(chuàng)新性地采用vGPU彈性資源分配方案，實現了算力資源的高效復用與靈活調度，算力模式秒級供給，內核級1%算力和MB級顯存的細粒度切分與池化能力，并全面適配國產算力資源。
某知名證券公司原有集群GPU資源分散，整體利用率長期徘徊在25%。部署京東云vGPU AI算力平臺后，將分散在5個業(yè)務系統(tǒng)的GPU資源池化，形成統(tǒng)一AI算力池，AI算力分時復用實現多團隊共享，推理任務資源滿足率從65%提升至98%。
面向未來，京東云將持續(xù)投入技術自研，提供更高性能、更低成本的智算產品，助力企業(yè)快速構建落地大模型的算力基座，重塑AI生產力。
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