在人工智能迈向千亿参数大模型与通用智能（AGI）的时代，企业对算力的需求呈现指数级增长，同时对推理效率、能耗成本与场景适配性提出了更高要求。稳格科技作为昇腾AI生态的核心合作伙伴，依托华为Atlas系列全场景AI计算解决方案，推出“智能计算中心建设+大模型推理优化”双轮驱动服务，通过硬件架构创新、软件栈深度优化与行业场景定制，助力企业构建高效、灵活、可持续的AI基础设施，实现从训练到推理的全链路价值释放。

一、智能计算中心建设：Atlas硬件集群的“高密度”与“低能耗”突围

智能计算中心是AI算力的核心载体，其建设需兼顾算力密度、能效比与扩展性。稳格科技基于Atlas 900 AI集群、Atlas 800推理服务器等硬件，结合液冷技术、分布式存储与智能运维系统，打造三大核心优势：

1. 高密度算力部署：从“单机性能”到“集群协同”

Atlas 900 AI集群采用昇腾910B芯片（32核32GB HBM2e，FP16算力320TFLOPS），通过华为自研的高性能计算网络（HCCS）实现芯片间100Gbps低延迟互联。稳格科技通过拓扑优化算法，将集群规模扩展至1024节点时仍保持90%以上的线性加速比，满足万亿参数大模型训练需求。例如，某科研机构基于稳格科技设计的Atlas 900集群，在3072卡规模下实现1.2EFLOPS（FP16）算力，训练千亿参数模型仅需21天，较传统GPU集群效率提升40%。

2. 液冷技术降本：PUE≤1.1的绿色数据中心

针对高密度算力带来的散热挑战，稳格科技采用Atlas 800推理服务器的冷板式液冷方案，通过冷却液直接带走芯片热量，使单机柜功率密度提升至50kW，同时将PUE（电能利用效率）从传统风冷的1.5降至1.1以下。以1000卡规模的数据中心为例，液冷方案每年可节省电费超500万元，碳减排量相当于种植2.8万棵树。

3. 智能运维体系：从“被动响应”到“主动预测”

稳格科技集成华为iMaster NCE智能运维平台，通过AI算法实时监测集群温度、功耗、算子执行效率等200+指标，实现故障预测准确率超95%。例如，在某金融AI中心项目中，系统提前3天预警某节点内存故障，避免训练任务中断，保障业务连续性。

二、大模型推理优化：从“算力消耗”到“毫秒级响应”

大模型推理面临两大核心矛盾：高算力需求与低延迟要求的冲突、模型规模膨胀与硬件资源有限的矛盾。稳格科技通过“硬件适配+算法优化+框架创新”三维策略，实现推理性能的质变突破。

1. 硬件感知优化：释放Atlas芯片的“隐藏算力”

昇腾芯片的达芬奇架构采用3D Cube计算单元，对矩阵乘等密集计算有天然优势。稳格科技针对Transformer模型的注意力机制（Attention），开发了FlashAttention-昇腾版算子，通过算子融合与内存复用技术，将KV Cache的HBM访问次数减少70%，使单卡Atlas 300I Pro（32GB HBM）的Llama-7B模型推理吞吐量从120 tokens/s提升至380 tokens/s，延迟降低至13ms，满足实时交互需求。

2. 动态量化与稀疏化：模型“瘦身”不“伤精度”

稳格科技采用W4A8混合量化技术（权重4位，激活8位），在保持模型精度损失＜1%的前提下，将Llama-13B模型的参数量从26GB压缩至6.5GB，可直接部署于Atlas 300I Pro单卡。同时，通过结构化稀疏（N:M稀疏模式）移除30%的冗余权重，进一步将计算量降低40%，使单卡推理速度提升至520 tokens/s。

3. 推理框架创新：从“静态调度”到“动态流水”

传统推理框架采用“加载模型→执行推理→返回结果”的串行模式，存在GPU/NPU闲置等待问题。稳格科技基于CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架开发动态流水线引擎，将模型切分为多个子图，通过CPU预处理、NPU计算、DVPP（数字视觉预处理）解码的异步并行执行，使视频分析类应用的端到端延迟从200ms降至65ms。例如，在某智慧城市项目中，稳格科技的方案使1080P视频的车辆检测帧率从15FPS提升至45FPS，硬件成本降低60%。

三、行业场景定制：从“通用算力”到“价值落地”

稳格科技聚焦医疗、制造、交通、金融四大领域，提供“硬件+算法+数据”的全栈解决方案：

· 医疗影像分析：基于Atlas 800推理服务器构建私有化AI诊断平台，支持CT、MRI等模态的病灶检测，单台服务器可并行处理200路影像流，诊断准确率达98.7%。

· 工业质检：通过Atlas 500 Pro智能边缘站实现产线缺陷的实时检测，结合小样本学习技术，仅需50张缺陷样本即可完成模型训练，误检率＜0.3%。

· 自动驾驶：基于Atlas 900集群训练BEV（Bird’s Eye View）感知模型，结合车端Atlas 200I DK开发板实现低延迟决策，支持L4级自动驾驶的复杂场景覆盖。

· 金融风控：利用Atlas 300I Pro加速NLP模型推理，实现毫秒级反欺诈检测，单日可处理10亿级交易数据，误报率降低至0.02%。