清华系团队为大模型打造智能算力调度网络

当前AI产业面临算力瓶颈，海外GPU短缺与国产芯片适配难题并存，如何高效产出Token成为行业关键挑战。

AI芯片正在经历尴尬的闲置期。海外高端GPU供应紧张且价格高昂，而国产芯片虽然产能提升，却因生态不足和优化困难导致利用率低下。大量计算资源空耗电力却无法有效转化为模型输出，企业AI应用被卡在算力环节。在参数竞赛之外，业界更需关注如何实现稳定、经济且规模化的Token生产。

专注解决这一痛点的，是来自国家超级计算无锡中心的是石科技团队。

该团队将超算领域的并行优化技术产业化，致力于高性能计算与AI计算的深度融合。创始人闫博文作为清华计算机系博士后，带领团队攻克异构算力调度难题，其技术方案直击算力转化效率的核心问题。

大模型也有了算力"电网"：插上插头，算力秒变Token产能

团队构建的全域异构算力池整合了NVIDIA GPU、国产AI芯片及云端资源，通过智能调度实现资源的高效利用。这种模式如同电力网络，用户无需关心具体算力来源，只需按需获取标准化Token输出。

深度优化工作覆盖框架适配到性能调优全流程，有效激活国产芯片潜力。通过算力闲时利用和定制化服务，将闲置资源转化为可用产能。

把芯片性能榨干到极限：吞吐暴涨50%，Token成本硬砍40%

核心优化技术包括算子级调优、内存管理和批处理等创新方案。结合前沿加速技术，显著提升芯片利用率，实现吞吐量增长30-50%的同时降低40%单位成本。

治好"宕机焦虑"：99.9%高可用，把推理做成不断电流水线

通过三大保障体系确保服务稳定性：

1. 资源互补实现弹性扩容
2. 技术互补满足特定需求
3. 区域互补保障合规要求

故障自动切换机制配合多级容灾方案，确保99.9%的可用性，类比飞机引擎的多冗余设计。

是石科技的创新实践正在重塑国产算力生态，其Token工厂模式不仅提升单个企业效率，更将推动整个AI产业进入标准化生产的新阶段。通过构建可进化、可复用的基础设施，为中国AI发展提供可持续的算力支撑。