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立体计算支撑金融AI多样化发展

中国产业经济信息网时间：2024-09-12

当前，AI技术正深刻改变着金融业格局。基于深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等技术快速发展普及，金融业务智能化水平不断提升，金融行业也涌现出愈发丰富的业务模式。

尽管AI技术为金融业带来了诸多机遇，但行业在推进AI技术深入落地过程中，仍面临诸多挑战。海量多样化的金融数据处理需求、国产化业务系统适配迁移、多元异构计算高算效要求、AI技术与金融场景融合落地实践、数据安全与隐私保护、软硬件产业生态协同发展……无疑，数智金融多样化升级是一个复杂的系统工程，未来，需要更全面的计算能力支撑。

为应对这些业务难题，中科曙光提出了 “立体计算” 的体系概念。它从 “算力建设、应用赋能、生态共生” 三个维度进行立体构建，打造出全新的计算体系，释放计算产业的多维立体效应，加速国产异构算力向金融生产力的转化。

自研算力底座铸稳金融数智内核

在算力建设层面，中科曙光将国产 “X86CPU+GPGPU” 组合作为算力底座，全面涵盖核心部件、加速服务器、AI 存储、异构集群等全栈算力架构。这不仅能够迅速处理金融领域的海量多元数据，还能依据不同金融模型的计算需求，匹配出最为适宜的算力，同时全方位保障计算的底层安全。

其多元开放的生态架构，与传统 DSA 架构相比，在计算性能、生态兼容性、扩展能力等方面，能够更有力地支撑金融行业核心业务需求。大幅降低了生态适配与迁移成本，提升了金融核心业务(如 OCR、AI 平台、人脸识别、智能营销系统等)的计算与运行效率，确保业务系统安全、稳定地良好运行。

软件全面优化加速模型应用进程

而在底层算力基础之上，中科曙光开发了DAS人工智能软件系统，可提供模型训练、模型持久化、模型推理、模型优化服务等全面支持，帮助金融业客户更快速、更高效地实现AI技术的落地应用。此外，中科曙光还AI全栈工程化能力，提供了包括模型适配、算子适配、精度测试等服务内容，简化金融业客户部署应用AI技术的复杂性，加速技术开发。

构建繁荣生态赋能价值融合共生

“立体计算”不光强调算力建设，也同样注重生态共生。针对金融业业务需求，中科曙光目前已经联合20+行业上下游伙伴共同开发出了人脸识别、智能客服、模型服务、智能办公、智能营销等场景化应用，并在业内开展了深度的探索实践，累计积累了超过500个业务应用场景。以信息采集为例，中科曙光与多家伙伴合作，能够实现文本资料OCR与语音识别转换的全维度信息结构化管理，为后续智能理解与分析提供精准数据。