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当前AI领域大模型技术飞速迭代，全球已发布数千个大模型，其中我国大模型数量突破1500个；与此同时，AI算力芯片、服务器型号也层出不穷、快速迭代。“海量模型+多样硬件”的双重叠加，让企业陷入选型困境：该选哪款模型适配业务？配置何种硬件才够用？选型是否匹配实际需求？试错成本高、匹配度难把控，成为企业落地AI的“前置拦路虎”。要破解这一难题，科学系统的模型评估是不可或缺的前置环节。浪潮云海InClou

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AI游刃有余告别模型选型迷茫！浪潮云海InCloud AIOS科学评估体系，让决策心中有数

当前AI领域大模型技术飞速迭代，全球已发布数千个大模型，其中我国大模型数量突破1500个；与此同时，AI算力芯片、服务器型号也层出不穷、快速迭代。“海量模型+多样硬件”的双重叠加，让企业陷入选型困境：该选哪款模型适配业务？配置何种硬件才够用？选型是否匹配实际需求？试错成本高、匹配度难把控，成为企业落

2026-01-26 13:47
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AI游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS：异构算力“小时级”适配打通智能生产力最后一公里

随着AI技术与产业加速迭代，异构加速设备与大模型层出不穷，为企业智能化转型注入动能的同时，也给AI基础设施带来两大核心挑战：*算力适配滞后：全球产业链重构背景下，GPU厂商、架构、型号持续迭代，数据中心多元异构成为常态，AI基础设施难以快速跟进最新算力迭代，适配周期长；*生态兼容不足：新型GPU上市

2026-01-26 13:47
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AI游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS AI 网关：筑牢企业规模化用AI的“神经中枢”

当大模型技术深度渗透办公、编码、客服、财务等核心环节，AI已从企业“尝鲜工具”升级为关键生产力引擎。但随之而来的，是运维层面的三大核心痛点，成为规模化用AI的拦路虎：*多模型接口不统一，大模型服务与智能体应用难以协同，无法统一接入，造成“模型孤岛”，切换成本高；*API-Key使用混乱，算力资源使用

2026-01-26 13:47
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AI游刃有余 | AI业务7×24稳如磐石浪潮云海InCloud AIOS可视化监控方案，让异构GPU了如指掌

据浪潮数据统计，智算中心60%以上的故障都出自GPU卡或GPU服务器的故障，这类故障动辄造成设备离线甚至直接的经济损失。在大模型推理服务7×24小时连续运行的今天，AI基础设施的稳定性对业务至关重要。但现实痛点突出：云数据中心里GPU、TPU、XPU等各类异构加速卡并存，环境复杂、调用链长，传统监控

2026-01-26 13:47
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AI游刃有余 | 告别运维焦虑，浪潮云海OS解锁智能运维快车道

近来，企业云平台纳管的资源规模持续激增，架构复杂度呈指数级上升，传统运维模式早已不堪重负，各类运维焦虑层出不穷：*资源检索大海捞针：查找资源，需在十几个菜单间反复跳转；*数据报表僵化受限：只能按预设条件检索和固定表头展示；*日常巡检低效易错：面对大量非健康指标，只能依靠人工关联分析。面对传统交互模式

2026-01-26 09:33
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AI 游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS：告别“找错书”与“看不全页”，RAG检索不跑偏

在AI深度落地的当下，构建高效精准的智能问答系统，已成为企业提升客户体验、优化内部效率的关键。但基于大语言模型的RAG（检索增强生成）系统落地时，两大核心痛点常让企业陷入困境：*一是知识库按产品型号、版本分区管理，语义高度相似导致系统“找错书”，比如询问A型号故障却返回B型号方案；*二是文档切分粒度

2026-01-26 09:33
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