算力互联网如何支持大模型训练和推理？

1. 训练场景支撑

满足大模型训练对大规模算力集群的需求：

• 万卡集群：通过算力互联网连接万张 GPU 卡，显著缩短训练时间
• 跨中心协同训练：支持万亿参数大模型的分布式训练，实现算力资源的跨域协同
• 存算分离架构：支持大规模模型训练的数据高效存储和访问

2. 推理场景支撑

满足大模型推理对低时延、高并发的需求：

• 弹性推理调度：根据业务负载动态调整推理资源
• 就近推理：通过边缘节点提供低时延推理服务
• 推理分级：不同优先级的推理请求采用不同的资源调度策略

3. Token 级服务

将算力服务细化到 Token 级别：

• Token 规模化生产：构建高并发、高吞吐、高算效的 Token 生产能力
• 按 Token 计费：实现更精细的算力使用计量和成本核算
• 推理效率优化：通过 PD 分离、KVCache 调度等技术，将每百万 Tokens 成本控制在合理范围