近海区域的海流指标监控实战分享-需要什么配置的AI服务器和云平台

从海洋监控指标来看，分为生态指标、常规监控指标和海浪指标。这些指标监控都需要消耗AI服务器的算力，这次先谈一下常规监控指标的海流指标监控。海流指标监控是预报风暴潮的一个指标，通常这类指标监控，会在海平面下布置很多监控点，收集各个点位的海流速度和方向，数据采集回来是一个个的数值，通过区间间插技术，可以模拟插入区间数值，往往需要T级的数据量，才能计算出规律。比如一天采集是5G，要训练200天才能得到1T的数据量，进而推理出结果，也就是半年。

    由于计算周期比较长，因此计算的速度不要求很快，通常配置800T 4核 512G内存，可以满足要求。从项目配置来看，往往同时训练多个指标，800T的算力满足一个指标足够，如果要并行多指标运算，建议配置910B，甚至910C 4核 512G内存，它们的性能才是工程之选。

有了硬件底座之后，还有云平台需要配置。通常需要配置两块内容：AI应用平台和OBS。AI应用平台主要根据大模型能力和Deepseek的版本来定。一般轻量的应用平台是studio版本，功能不多；如果是需要深入训练大模型，就要全量版本；Deepseek版本采用满血版V3或R1，选择R1推理版本比较多。OBS主要是承载大模型同化数据和结果数据，由于大模型计算速度飞快，几乎实时得到结果，因此过程留下很多数据，一天数据会有N个G。

综上所述，海流指标监控有基础配置，800T和studio版本+OBS的云平台，也有高配版，910C和studio版本+OBS的云平台。