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在人工智能（AI）技術的迅猛發展中，金融行業正邁入變革的新時代。AI不僅在優化投資決策、信用評估、實時監控和欺詐識別方面展現出強大功能，還極

大地提升了客戶體驗、降低了運營成本，并推動了產品創新。面對智能時代的挑戰與機遇，金融機構如何運用AI技術構建核心競爭力，已成為業內關注的焦點。

1、算力、運維、管理三大挑戰

   ? AI應用的迅猛增長

隨著AI在風控、投研、防欺詐和智能客服等關鍵領域的廣泛應用，金融機構正面臨GPU資源短缺和運維管理的巨大挑戰。不斷增長的算力需求正限制AI應

用的發展。

   ? 高效執行AI任務

處理日益復雜的數據集并進行機器學習模型訓練與AI任務執行，要求系統具備卓越的執行能力。快速迭代和精準預測成為金融機構在激烈市場競爭中立足

的關鍵。

   ? 國產化AI基礎設施建設

為了降低對外部技術的依賴，金融機構致力于推動AI基礎設施的國產化。通過容器平臺構建統一的GPU算力平臺，不僅提升了資源整合和調度效率，還支

持了國內AI技術的發展與創新。

2、統一平臺，自主可控

靈雀云為金融行業用戶精心打造了一套全面的解決方案，包括GPU算力管理、AI任務調度、模型管理及智能體開發能力，提供端到端的智能計算平臺，

不僅提升了AI算力資源的統一管理和調度效率，還滿足了金融行業智能化轉型的多樣需求。

解決方案

圖示：靈雀云AI產品架構圖

   ? GPU算力管理

支持主流的x86和國產化服務器架構，適配多種主流GPU加速硬件。通過GPU插件實現Kubernetes集群內GPU資源的虛擬化，統一管理底層AI算力資源。

   ? AI任務調度

基于Kubernetes的AI任務調度器，優化大規模分布式AI任務，消除資源沖突，實現GPU、CPU等計算資源的合理調度分配，提升整體資源利用率。

   ? MLOps

集成多種傳統機器學習和深度學習框架，支持自定義框架，實現一站式開發、訓練、部署流程。配備模型解釋工具，便于用戶深入理解和優化模型。

   ? LLMOps

提供原生支持LLMOps解決方案，涵蓋大模型、數據集及模型應用的存儲、管理、發布等工作流，簡化發布、標注、微調流程，提升效率，降低成本。

方案優勢

   ? 資源優化

利用GPU虛擬化技術，支持多種RDMA技術，優化GPU資源分配，實現多業務共享，減少碎片化，提升資源利用率，支持AI應用的廣泛部署。

   ? 簡化運維

一站式服務從模型開發到發布，簡化AI業務復雜開發流程，減輕運維負擔，加速金融創新，提高市場響應速度。

   ? 國產化支持

支持x86、ARM架構，兼容英偉達及國產化GPU，確保業務高可用性和數據安全，減少對外部技術依賴，為金融機構提供安全可控的技術環境。