業務目標
明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題,並確認上線優先級。
一、方案背景與核心挑戰 麗蟾科技借助NVIDIA AI Enterprise打造高效AI訓練與推理加速平台Leaper。 核心挑戰 :傳統AI開發流程中資料準備、模型訓練到推理部署各環節割裂,GPU資源利用率不高,分布式訓練通信效率低下,不同框架之間的相容性差,導致AI專案的開發週期長、成本高。 <
查看方案背景、關鍵能力與適配場景,幫助你更快判斷下一步應進入測試、諮詢還是部署階段。
麗蟾科技借助NVIDIA AI Enterprise打造高效AI訓練與推理加速平台Leaper。核心挑戰:傳統AI開發流程中資料準備、模型訓練到推理部署各環節割裂,GPU資源利用率不高,分布式訓練通信效率低下,不同框架之間的相容性差,導致AI專案的開發週期長、成本高。
解決方案名稱:基於NVIDIA AI Enterprise的Leaper AI訓練推理加速平台
核心技術:通過整合NVIDIA NCCL優化通信庫支援大規模GPU集群分布式訓練,解決多節點通信瓶頸。自動混合精度訓練結合Hopper架構FP8精度計算實現更高性能和更低延遲。已全面整合NVIDIA NIM微服務,覆蓋語音AI、RAG、數字生物學、數字人、大語言模型等領域。通過Leaper內的NVIDIA NIM,AI開發者可在幾分鐘內部署預訓練AI模型。
已在天體物理、生物資訊學等科學研究,醫療圖像分析,能源行業天氣預測,製造業智能質檢,零售電商推薦系統等多個行業驗證。麗蟾科技董事長吳敏華表示,NVIDIA AI Enterprise是一套端到端的完整AI工具套件,通過麗蟾自研的Leaper將NVIDIA最先進的AI能力集成並傳遞給每一位客戶。
在進入報價、測試或實施前,先把業務目標、現網條件和風險邊界整理清楚。
明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題,並確認上線優先級。
整理拓撲、服務器/交換機型號、接口速率、鏈路距離、供電散熱和現有管理平台。
確認是否需要 PoC、相容測試、吞吐測試、時延測試、無線覆蓋測試或故障切換測試。
確認交付窗口、責任分工、備件策略、培訓需求、驗收指標和後續擴容路徑。
先回答「適合誰、如何評估、下一步怎麼做」,再決定是否繼續進入測試與實施階段。
如果你已經明確業務規模、性能目標和實施時間,這類方案更容易直接轉化為可執行的落地路徑。
對相容性、吞吐、延遲和交付風險有要求的專案,更適合先通過 PoC 或測試申請把關鍵問題前置。
業務規模、接口需求、現網架構和時間節點越清楚,後續選型、測試和部署節奏越容易收斂。
適合已經明確業務目標,需要繼續判斷網絡架構、產品組合和實施路線的團隊,用於加快技術評估與落地決策。
建議準備業務規模、性能目標、現網架構、關鍵接口、時間節點,以及是否需要測試驗證等資訊。
可以。對於需要驗證相容性、性能或交付風險的專案,可先進入諮詢、測試申請和 PoC 節奏,再推進部署。
可在當前方案基礎上繼續溝通品牌方向、業務場景、計劃規模和時間要求,再細化產品組合、測試路徑和實施建議。
建議先看業務目標、現網瓶頸、性能指標、擴展規模、上線窗口和預算約束,再判斷方案架構與產品組合是否匹配。
需要前置確認相容性、鏈路帶寬、時延要求、設備供電與散熱、施工窗口、測試範圍和交付責任邊界。