人工智能
人工智能凭借神经网络、深度学习框架以及算法优化等领域的重大突破实现了快速发展。对于拥有超大规模参数量的大语言模型及MoE模型来说，数据预处理、模型训练与微调、模型推理等关键环节均需要高效的并行计算能力、极高的GPU互联带宽以及低延迟的显存和网络支持。世纪互联的GPU算力集群由数千个主流高性能计算单元构成，在智能计算领域具有强大的优势。
AI算力/智能算力集群的构建和运营是一项复杂的系统工程，这对于许多企业和组织来说是一项巨大的挑战，因为它们需要投入大量的资金、基础设施和团队人员来支持这些计算需求。
用户需要根据业务的变化进行敏捷的资源调整和使用策略制定，实现更高的效率，从而降低训练和推理的成本。
用户需要根据业务的变化进行敏捷的资源调整和使用策略制定，实现更高的效率，从而降低训练和推理的成本。
算力集群模式允许多个客户共享同一集群的算力资源，通过逻辑隔离和分配的方式实现资源动态分配，从容应对高实时、高并发的海量计算及算力调用。世纪互联提供卓越的底层基础设施交付和运营支持，帮助客户实现成本效益的最大化。此外，结合众多生态合作伙伴能力，构建多样化的生态市场，满足用户多样、灵活、普惠的算力需求。
|极大地简化部署成本，无需投入大量人力、物力进行复杂的基础设施搭建
|能够实现标准化环境的快速部署，为客户提供稳定且一致的运行环境
|模型即插即用，无需进行繁琐的配置和调试，可助力业务快速上线。
|无论是新业务快速上线，还是高效开发，都可利用 GPU算力集群在最短的时间内实现业务目标，提升工作效率和市场竞争力
|提供卓越的底层基础设施交付和运营支持
|专业技术团队确保基础设施的稳定可靠，降低因硬件故障等问题带来的业务中断风险
|通过共享集群模式和专业的运营管理，帮助客户实现成本效益的最大化
|只需根据实际使用量支付费用，有效降低了一次性投入和运营成本
|构建多样化的生态市场，实现面向行业、用户的 BaaS、SaaS 平台化服务
|为 B 端和 C 端用户提供多样化的产品和业务解决方案，涵盖大规模数据分析和模型训练
|丰富的生态服务不断推动创新，为用户带来更多价值。
人工智能凭借神经网络、深度学习框架以及算法优化等领域的重大突破实现了快速发展。对于拥有超大规模参数量的大语言模型及MoE模型来说，数据预处理、模型训练与微调、模型推理等关键环节均需要高效的并行计算能力、极高的GPU互联带宽以及低延迟的显存和网络支持。世纪互联的GPU算力集群由数千个主流高性能计算单元构成，在智能计算领域具有强大的优势。
图像视频渲染需要GPU具备高效渲染性能、强大并行计算能力及优化的渲染过程，以满足不同渲染任务及AI模型运算需求。在高分辨率和高帧率支持、光线跟踪技术实现、专业应用软件加速及AI应用多任务处理方面，图像视频渲染对GPU有较高要求。世纪互联GPU算力集群可提供高效渲染性能与强大并行计算能力，能有效满足图像视频渲染周期性强、非持续性任务等需求。
小型教育机构、科研院所需要进行研究和教学相关的计算任务，如AI、数据科学课程的实验和项目，但没有固定的自建算力资源，世纪互联GPU算力集群用其强大的并行处理能力，服务于AI训练/推理、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景，提供超强的并行计算能力，有效缓解计算压力，提升业务效率与竞争力。
定制集群模式主要面向有大规模GPU算力需求的企业。通常具有特定的、高强度的计算需求，需要大量的GPU资源来支持其业务或研究活动。例如，越来越大的参数量模型、MoE模型等，都需要大规模的GPU来加载和运行，实现训练及推理，因此需要单一集群足够多数量的GPU服务器。
采用NVIDIA的算力产品，同时利用全球最成熟的企业 AI 开发平台 - NVAIE（Nvida AI Enterprise），实现算力效能的最大化释放
采用全托管的一站式服务模式，从计算、网络到存储、软件，均由世纪互联提供专业的技术支持。用户无需担心部署及运营的复杂性，充分将精力专注于业务
帮助用户实现安全、高速的互联互通服务，实现AIDC和用户其他公共云、数据中心的无缝互联。
通过专业的团队和专业软件支持，帮助用户最大限度提升算力资源利用率，充分发挥AI算力性能。
随着神经网络的出现，自动驾驶行业中传统的基于策略的模型正逐渐被端到端模型所替代。借助神经网络，各个模型相互串联，实现了强大的数据分析和模式识别能力，为自动驾驶系统提供了更为准确的环境感知和智能决策支持。世纪互联的 GPU 算力集群在自动驾驶领域得到了广泛应用，为算法的高效运行、模型的快速训练与优化、实时数据处理以及决策支持等方面提供了重要的 IT 基础设施。
高性能计算在物理模拟、天气预报、生物信息计算、科学建模等重要领域有着广泛应用。它借助并行计算、分布式计算和集群计算等方式，在短时间内处理海量数据，以实现高性能的科学计算和工程模拟。AI 处理器凭借其数千个 CUDA 核心，可提供高达数千万亿次的浮点运算性能，能够轻松应对庞大的数据集和复杂的神经网络，为深度学习模型训练、自然语言处理、图形图像处理、科学模拟等方面提供强大支撑。
金融行业需快速处理大量交易，投资组合风险管理涉及大量数学运算，且对海量数据进行分析以识别模式与趋势。此外，算法交易、市场预测以及客户行为分析等方面，皆需 GPU 算力的支撑。鉴于 GPU 算力具备高吞吐量和并行处理能力，其在金融领域的需求正日益攀升，尤其在需处理大量数据及执行复杂计算的场景中。
