算力中心建设的新模式，像管理本地资源一样管理 AI 基础设施，对 AI 算力进行动态监控调整，以满足不同业务的需求，提高 AI 算力的整体使用效率和管理效率。
基本功能2：
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- 算力调度与管理：能够对包括 CPU、GPU、AI 芯片等在内的多种异构算力资源进行统一调度和管理。例如，可以根据不同人工智能任务的需求，灵活分配相应的计算资源，实现资源的高效利用。像在图像识别任务中，平台可以快速调配足够的 GPU 算力来处理大量的图像数据。
- 全生命周期管理：支持人工智能应用从开发、训练到推理的全流程管理。在开发阶段，提供开发工具和环境，方便算法工程师编写和调试代码；训练阶段，高效管理训练任务，加速模型训练过程；推理阶段，优化模型部署，确保快速准确地响应实际应用的请求。
- 技术优势：
- 高性能计算：具备强大的计算能力，能够处理大规模的数据和复杂的计算任务。通过采用高速网络、并行计算等技术，大幅提高计算效率，缩短模型训练和推理的时间。例如阿里云的智算服务 PAI - 灵骏，通过高性能网络和自研分布式训练加速引擎，可显著提升训练速度6。
- 资源弹性扩展：可以根据业务需求的变化，动态地调整计算资源的规模。当业务量增加时，快速增加算力资源以满足需求；业务量减少时，相应地减少资源占用，避免资源浪费，有效降低成本2。
- 智能化运维：利用监控、告警等功能，实时监测平台的运行状态和资源使用情况，及时发现并解决潜在问题。同时，自动化的运维管理减少了人工干预，提高了系统的稳定性和可靠性35。
- 应用场景：
- 科研领域：为科研人员提供强大的算力支持，加速科学研究的进程。例如在天文学中，处理海量的天文图像数据；在药物研发中，进行分子模拟和药物筛选等复杂计算6。
- 企业应用：帮助企业提升业务效率和创新能力。如在智能客服领域，通过训练智能客服模型，快速准确地回答用户的问题；在制造业中，实现质量检测、设备预测性维护等智能化应用。
- 互联网服务：支持互联网公司的各种人工智能应用，如搜索引擎的智能推荐、社交媒体的内容审核、短视频平台的视频推荐等。
