当前大模型发展中，通用大模型预训练需万卡级算力，而企业大模型后训练多需几十卡规模，更适合“算力网调度”模式，白皮书区别“专用算力拉远”（适配通用大模型）与“全局池化调度”（适配企业大模型，实现“异属、异构、异…
当前通用大模型难以适配行业需求，DeepSeek开源虽将模型成本降为0，但企业部署仍面临云部署“数据传不出、网络运不动、算力信不过”与一体机“建设成本高、服务性能僵、模型更新慢”的矛盾。功能架构含用户管理、算…
最后，白皮书聚焦量子算网协同，分析量子云计算、量子 - 超算融合计算、分布式量子计算三大协同化发展趋势，阐述发展背景，提出资源抽象与建模、量子业务建模、调度框架建模三大基础理论与研究方向，总结量子互联网当前…
为智能化转型提供可落地路线图。
《AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书》聚焦AI大模型跨域训练的池化调度技术，旨在解决我国高端智能算力“少、杂、散”的困境。 总结与展望指出，该技术体系破解了三大核心挑战，后续将以“全国一台计算机”为目标…
白皮书提出“全局池化调度”技术路线，区别于业界“专用算力拉远”，专注企业大模型“异属、异构、异地”资源调度，构建“广域确定性网络+智算资源并网+算网协同调度”三位一体架构，实现“异属合训、异构混训、异地同训…
此外，方案在交通规划、医疗问答、基因检测、政务服务等典型场景落地，如苏交科集团接入后高并发下交通规划报告生成效率大幅提升，江宁数据局借助方案应对政务服务高并发访问需求，充分验证了算力网加速解决方案的实际价值，…
B站学会闷声赚钱了
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