AI 算能基础设施（AI Compute Infrastructure）是企业开展大模型训练、推理服务与智能化应用落地的底座，涵盖算力、网络、存储与平台软件四层能力。与通用云计算不同，算能基础设施更强调高吞吐、低时延与可扩展的 GPU 资源调度。
核心组成有哪些？
GPU 算力层：提供可弹性配置的 NVIDIA GPU 实例，支撑训练与推理负载。
高速网络：RDMA 等低时延互联，降低多机多卡通信开销。
并行存储：高带宽文件系统，满足大规模数据集与 checkpoint 读写。
训练与推理平台：统一调度、框架支持与运维监控，降低工程门槛。
企业选型应关注什么？
首先明确业务场景：以预训练为主、以推理为主，还是混合负载。其次评估弹性扩缩与计费模式是否匹配峰值流量；最后考察安全合规与私有化部署能力，尤其是金融、医疗等行业。
紫微智能科技提供从GPU 算力实例到私有化部署的全栈服务，覆盖多行业解决方案。如需方案评估，欢迎联系我们。
常见问题
算力与通用云虚拟机有何区别？ 算力集群针对 GPU 密集型任务优化互联与调度，并配套训练推理工具链。
是否必须自建机房？ 可按需选择公有算力、专有云或全栈私有化交付。
