AI 算力服务
信然数科依托高性能计算集群与弹性算力调度，为 AI 模型训练、推理部署提供稳定高效的底层算力支撑。
AI 算力服务是什么
算力是 AI 应用的准入门槛，也是最容易造成成本失控的环节。信然数科的 AI 算力服务以高性能计算集群与弹性调度为基础，把算力从固定采购的资源变成按需调度的能力，让模型训练与在线推理的算力供给可预测、可优化。
常见问题
信然数科的 AI 算力服务包含什么？
信然数科的 AI 算力服务包括：高性能计算集群的算力供给，支撑大模型训练、微调与批量推理任务；GPU算力租赁，提供按需租用的GPU资源，覆盖训练卡与推理卡的差异化配置；智能算力池化，把分散资源统一调度，按任务队列与优先级动态分配，避免长期独占造成的闲置；推理部署支撑，为在线服务提供低延迟的推理环境；以及配套的算力聚合平台（业务别称「虾皮平台」，xapiai.cn），作为资源接入与调度的统一入口。算力服务的具体规格与计费方式可由商务对接确认。
算力服务适合什么样的场景？
信然数科的算力服务主要面向两类场景：一是模型训练与微调场景，需要持续的大规模算力投入且任务具有阶段性；二是在线推理场景，需要低延迟与高可用的稳定供给。企业自建算力通常面临前期投入大、利用率难以保证、运维复杂度高的问题，GPU算力租赁与智能算力调度可以按需租用、按任务分配。
如何判断自己是否需要单独的算力服务？
可以先算一笔账：如果模型训练是偶发任务而非持续负载，自建集群的资源闲置成本往往高于租用成本；如果推理量已形成稳定规模且对延迟敏感，则需要重点考虑供给稳定性与调度效率。建议在评估阶段就把训练任务与推理任务的资源画像分开测算，因为二者的资源特征与优化方向不同。
服务范围
- 训练算力供给：面向预训练、微调与批量任务的高性能计算集群资源。
- GPU算力租赁：提供按需租用的GPU算力资源，覆盖训练卡与推理卡的差异化配置需求。
- 智能算力池化：把分散的GPU算力资源统一池化调度，按任务队列、优先级与配额动态分配，降低长期独占造成的闲置。
- 推理环境部署：面向在线服务的低延迟推理环境与扩缩容能力。
- 算力聚合与统一接入：通过算力聚合平台（业务别称「虾皮平台」，xapiai.cn）完成多来源资源的统一接入与调度。
- 国产化适配：面向信创环境要求提供国产芯片与框架栈的适配验证。
典型交付物
- 《算力需求测算报告》：基于任务画像的算力规格与用量测算。
- 《算力供给方案》：资源构成、调度策略、配额机制与扩缩容方案。
- 《推理部署方案》：服务架构、延迟目标、容量规划与容灾设计。
- 《国产化适配验证报告》：芯片与框架栈兼容性、精度与性能实测结论。
常见问题与建议
- 算力规格选择应基于实测负载画像，而非按模型参数量估算，否则极易超配。
- 训练任务与推理任务应使用不同的资源池与调度策略，混用会导致推理延迟不可控。
- 算力成本优化优先看利用率而非单价：在低利用率场景下，调度优化的收益通常大于压低单价。
与其他业务的协同关系
AI 算力服务与信然数科的其余三项业务互为支撑。数据服务产出的标准与资产是 AI 应用的事实来源，AI 算力服务提供运行底座，数字化转型服务负责把场景嵌入组织流程，最终由本项业务交付到业务侧。算力聚合平台（业务别称「虾皮平台」，xapiai.cn）为算力供给与调度的统一入口。