• 率先布局生產式AI，構建全棧領先的大模型算力系統解決方案

作為最早布局大模型的企業之一，浪潮信息在業界率先推出了中文AI巨量模型"源1.0"，參數規模高達2457億。"源1.0"在語言智能方面表現優異，獲得中文語言理解評測基準CLUE榜單的零樣本學習（zero-shot）和小樣本學習（few-shot）兩類總榜冠軍。 浪潮信息通過千億參數規模的大模型創新實踐，已在算力集群構建、算力調度部署、算法模型開發等方面，構建起全棧領先的大模型算力系統解決方案，助力大模型訓練開發。

在算力集群構建上，基于大模型實測對比的集群規劃，提供包含數據中心、算力、網絡、存儲一體化產品陣列。其中最新一代融合架構的AI訓練服務器 NF5688G7采用Hopper架構的GPU，較上代平臺大模型實測性能提升近7倍，同時支持最新的液冷解決方案，可實現更低的集群能耗比與運行成本，PUE小于1.15，以一個4000卡的智算中心為例，每年可節電620萬度、降碳1700噸。在集群高速互聯層面，基于原生RDMA實現整個集群的全線速組網，并對網絡拓撲進行優化，可以有效消除混合計算的計算瓶頸，確保集群在大模型訓練時始終處于最佳狀態。

在算力調度部署上，面對大模型系統級開發過程中所存在的調度難、部署慢、效率低、集群異常等問題，浪潮信息推出AIStation智能業務創新生產平臺，通過全生命周期的一體化監控及調度系統，構建起完備的模型訓練失效恢復持續方案，滿足大模型分布式訓練中高穩定、高穩健性等特性要求，實現訓練異常和故障診斷的自動處理，縮短斷點續訓時間90%。同時，自研分布式任務自適應系統，有效分配底層計算、存儲、網絡等資源，提升集群利用率與模型訓練效率。高效的集群優化調度策略，大幅簡化大模型訓練前大量的、環境配置、依賴庫適配和超參數調整工作。

在算法模型開發上，"源1.0"針對大模型的Attention層和前饋層的模型空間進行結構優化，改進注意力機制聚焦文章內部聯系的學習。千億大模型的創新實踐，使得浪潮信息具備從數據、訓練、部署到應用落地的全棧開發能力。在訓練數據處理上，通過自研海量數據過濾系統（MDFS），建立從數據采集、粗濾、質量分類、精濾的全自動化的端到端數據工作流程，通過清洗866TB海量數據，獲得5TB高質量中文數據集。

在助力大模型訓練開發方面，浪潮信息推出AI算力服務，提供經"源"清洗驗證過的語言或多模態的大模型數據、算法產品及模型訓練資源管理平臺，為AI創新研究團隊提供先進、開放、高性能、高質量的AI算力資源及配套服務，賦能AIGC創新發展。目前，浪潮信息AI算力服務已成功助力網易伏羲中文預訓練大模型"玉言"登頂中文語言理解權威測評基準CLUE分類任務榜單，并在多項任務上超過人類水平。 

浪潮信息AI團隊將"源1.0"成功的系統工程經驗應用于智算中心算力系統，對集群架構、高速互聯、算力調度等進行全面優化，對分布式訓練策略進行了針對性優化，通過合理設計張量并行、流水并行和數據并行，精準調整模型結構和訓練過程的超參數，最終實現千億參數規模的大模型訓練算力效率達至53.5%。

• 強大穩健的基礎大模型，讓行業應用"順勢而為"

目前，浪潮信息"源1.0"已在眾多行業領域實現應用的快速落地，真正實現AIGC的產業普惠：通過構建強大穩健的基礎大模型，讓千行百業擁有"順勢而為"的大模型能力。浪潮信息推出的"源1.0"開源開放計劃，開放模型API、工具鏈、數據集，構建"開放、共贏"的開發者社區生態，助力開發者快速創新，目前"源開發者社區"已匯聚了近萬名高水平開發者，孵化出眾多創新應用。

在智能客服領域，通過將"源"大模型的智能力與復雜的服務場景進行深度融合，打造專家級數據中心智能客服大腦，憑借強大的學習能力，"源曉服"能夠對知識庫進行自主化學習，可覆蓋終端用戶92%的咨詢問題，將復雜技術咨詢的業務處理時長降低65%，整體服務效率達160%，榮獲評哈佛商業評論鼎革獎。

在智慧政務領域，基于源大模型打造的AI社區助理"臨小助"，可為基層社區工作者提供沉浸式、針對性的一對一群眾工作能力培訓, 社區工作者通過手機載體與"臨小助"進行互動對話形式，讓社區小白"秒變"服務群眾的能人。目前，"臨小助"已投入使用，在某高頻場景中, 社區工作人員培訓學習效率提升5倍, 有效輔助問答建議達至75%。

在智慧文創領域，開發者開發出首個AI劇本殺；基于"源1.0"，開發并上線一個會"鬧情緒"的AI陪練，幫助心理咨詢師更專業及時地提供各種服務和治療方案。除此之外，"AI數字人魯迅"、數字演員、陪伴機器人、游戲NPC對話等極具創新的應用也在不斷地孵化落地。

"源1.0"作為新型的大模型算法基礎設施，正通過強大的通用智能和全棧的工具鏈服務能力，助力千行百業開發運行更多的智能應用。