2024-08-20-腾讯云_Gartner-2024年AI原生云建设与加速指南_42页_10mb

AI原生云建设与加速指南总结

核心内容

本报告全面解析了AI原生云（AI Native Cloud）的建设背景、能力要求、面临挑战及腾讯云在该领域的技术架构与解决方案。AI原生云是新一代云平台，旨在满足AI应用在训练、推理和部署过程中对算力、网络、存储、模型及内容安全的高性能与高可用性需求，以支持AI原生应用的全面落地。

主要观点

• AI原生时代的到来：随着大语言模型、多模态模型等技术的发展，AI原生应用成为主流，推动云平台向AI Native Cloud演进。
• 云平台能力升级：AI Native Cloud需要在算力、网络、存储、模型库和工程工具层提供全面支持，实现从Cloud for AI到AI Native Cloud的转变。
• 平台需应对挑战：包括自动化部署、高集群性能、模型精调、内容质量控制、数据提效、开发增质等，以保障AI应用的高效、安全和可扩展性。
• 腾讯云AI Native Cloud架构：涵盖基础设施层、模型库、工程工具层、应用层和全栈安全防护，提供“一云多芯”、软硬协同、开放兼容等能力。

关键信息

基础设施层

• 算力加速：腾讯云异构计算提供高性能计算集群、裸金属、云服务器、HAI、容器、云函数等，支持大规模GPU资源调度，提升训练与推理效率。
• 网络与边缘加速：腾讯云自研3.2TRDMA星脉网络，实现超低延迟、高吞吐、高负载率，满足AI应用对网络性能的严苛要求。
• 存储加速：腾讯云提供TurboFS、COS、CFS Turbo等存储解决方案，支持亚毫秒级延迟、百万级IOPS及Tbps吞吐，提升数据处理效率。

模型库

• 基础大模型：腾讯云全面接入Llama 2、Falcon、Dolly、Vicuna、Bloom、Alpaca等主流模型，同时提供自研混元大模型。
• 行业与专属大模型：支持用户按需定制行业大模型，构建专属知识库，提升AI应用的行业适配性。

工程工具层

• 部署与精调加速：腾讯云TI平台提供从数据获取到AI应用部署的全流程支持，实现低代码操作，提升开发效率。
• 内容质量控制：腾讯云知识引擎平台提供问答校验、测试、修正、发布等一站式工具链，有效控制模型幻觉，确保输出内容的准确性与合规性。
• 数据提效：通过向量数据库与RAG技术，提升数据检索效率，支持非结构化数据的处理与分析，实现高召回率与精准检索。

应用层

• AI原生应用落地：腾讯云提供全栈解决方案，支持从模型训练、推理到应用部署，覆盖多个行业场景。
• 成功案例：腾讯云已为百川智能、MiniMax、快手、小红书、美团、拼多多、工行、农行、招行、微信、QQ、视频号、腾讯文档、腾讯会议等企业提供AI加速服务。

全栈安全防护

• 安全合规：腾讯云提供内容安全审核、数据加密、网络防护等解决方案，满足等保、可信云、关基、国密等安全要求。
• 内容风控：通过天御内容风控平台，实现从接口输入、预处理、模型识别到人工标注的完整内容安全链路。

技术挑战与解决方案

自动化部署

• 提供一键安装GPU驱动、基础环境自动化部署、批量任务管理等能力，降低AI应用的使用门槛。

高集群性能

• 通过提升网络传输速率、减少计算等待时间、实现零丢包率等，优化集群性能，支持大规模AI训练与推理。

模型精调

• 提供模型精调工具链，提升AI模型的可用性，使其更符合用户需求与场景。

内容质量与安全

• 通过内容校验、审核策略、RAG技术等，确保AI输出内容的准确性、合规性与安全性。

数据提效

• 提供向量数据库与RAG方案，优化数据处理流程，提升数据检索与分析效率。

开发增质

• 通过Cloud Studio等产品，支持AI代码助手、智能问答、多模态处理等，提升开发效率与代码质量。

腾讯云AI Native Cloud价值优势

• 性能卓越：支持高吞吐、低延迟、高负载率，提升AI应用运行效率。
• 安全可靠：提供全栈安全防护，确保数据与内容安全。
• 灵活部署：支持公有云、专属云、本地化部署，满足不同业务需求。
• 成本优化：提供GPU弹性资源切分、vGPU按需使用等方案，降低AI算力成本。
• 技术开放：支持多协议、多平台接入，兼容第三方硬件与软件生态。

总结

AI原生云是AI技术与云服务深度融合的产物，腾讯云通过构建覆盖算力、网络、存储、模型与内容安全的全栈能力，为用户提供高效、安全、灵活的AI加速平台。随着生成式AI的广泛应用，腾讯云的AI Native Cloud正成为企业数字化转型与AI创新的重要基础设施。