腾讯专有云TCE智算方案：跑通算力落地的“最后一公里”

2026年3月27日，以“智·向远大”为主题的2026腾讯云城市峰会在上海隆重举行。作为本次峰会的重要技术分享环节，腾讯专有云TCE智算首席架构师罗翀围绕国产GPU的技术路线选型、软件生态构建、业务场景适配以及实际落地案例展开深度解读，为企业构建智算平台提供了一套完整的芯片多元化实践指南。

多元芯片生态下的算力新格局

随着AI大模型的爆发式增长，算力需求持续攀升，国产GPU正在经历从“替代可用”到“自主好用”的关键跨越。罗翀在分享中指出，当前国产GPU产业呈现出几个鲜明特征：

• 在架构层面，GPU架构凭借高通用性和良好的兼容性，已成为主流技术路线；
• 在生态层面，"兼容主流生态"与"全栈自主研发"两条路径并行推进，为企业提供了多元化选择；
• 在应用层面，不同业务场景对算力、显存带宽、生态适配等指标的需求差异显著，企业需要根据实际业务特点进行精准选型。

然而，多元化的芯片生态也带来了新的挑战——如何在满足芯片多元化合规要求的同时，实现多厂商异构算力的统一管理和高效调度？这正是腾讯专有云TCE智算解决方案重点解决的问题。

TCE全栈赋能芯片多元化

基于企业智算平台建设的实际需求，腾讯专有云推出了与公有云同源同构的TCE智算解决方案。该方案不仅包含GPU异构计算、高性能网络、高性能存储、云原生编排调度和训推加速套件，同时也支持集成TI训推平台、ADP智能体平台等面向传统AI和大模型的AI平台能力和MaaS服务等，具备四大核心优势：

• 服务业务，拥抱AI： 利用完整的软硬件智算生态，可快速建立企业的AI解决方案；
• 开放兼容，满足监管： 一云多芯架构，适配兼容多种GPU异构芯片，满足芯片多元化合规要求；
• 多元算力： 提供训练、推理等场景的多元算力，并支持GPU切分调度，灵活适配不同业务需求；
• 卓越性能： 自研高性能网络超高带宽接入，多轨道聚合自适应通信优化，分布式训练/推理加速。

智算平台建设实践

在实际落地中，罗翀分享了企业客户基于TCE智算解决方案的智算平台建设实践。该企业客户旨在为内部各类大模型服务提供算力支撑，核心诉求是实现GPU供应的多元化和性价比，避免单一供应商绑定问题，满足智算平台软硬件全链路国产化目标。

• GPU一云多芯，统一运营运维：多家国产GPU芯片纳入统一管理平台，运维效率大幅提升；
• 智算平台软硬件全链路国产化：从芯片、服务器到网络设备、平台软件，实现端到端自主可控；
• 引入DPU提升计算存储网络性能：通过DPU卸载网络和存储处理，释放GPU算力，整体性能显著增强。

未来展望：从替代可用迈向自主好用

展望国产GPU的发展趋势，国产GPU不再仅是应急备胎，而是在性能、稳定性和易用性上全面对标国际一流水平，实现质的飞跃。

与此同时，万卡集群技术日趋成熟，突破大规模互联瓶颈，已具备支撑万亿参数模型训练的能力，算力底座更加坚实。而在这一进程中，软件生态正在成为选型的“最后一公里” —— 硬件性能只是基础，算子库丰富度及框架适配能力，才真正决定了最终的落地效果。

面向未来，国产GPU将在先进制程和高带宽显存等核心技术方向上持续突破。腾讯专有云也将以技术创新为核心驱动力，不断优化TCE智算解决方案，助力更多企业顺利完成智算平台的国产化建设，在AI先行的时代浪潮中构建自主可控的核心竞争力！

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