智微智能的HAT智算云平台如何解决异构算力管理难题?

随着AI算力需求爆发,智微智能通过子公司腾云智算推出HAT智算云平台,面向算力资源分散、异构芯片统一管理难度高、集群建设复杂等行业痛点。平台围绕异构算力管理、算力资源供给和定制集群建设形成三项底层能力,并进一步向模型开发、训练及部署环节延伸。

本问题聚焦HAT平台的技术架构与核心功能,探讨其如何支持NVIDIA、AMD、昇腾等不同芯片架构的统一纳管,以及如何通过资源池化、虚拟化和细颗粒度调度提升算力使用效率,同时分析其模型后训练、部署及开发环境等上层能力。

最佳答案 匿名用户编辑于2026/08/07 11:31

HAT智算云平台是智微智能子公司腾云智算针对算力资源分散、异构芯片统一管理难度较高及集群建设复杂等问题推出的核心产品。HAT分别对应Heterogeneous Resource Management、Abundant Computation Power和Tailored Cluster Solution三项底层能力。

在异构算力管理方面,HAT平台支持NVIDIA、AMD、昇腾等不同芯片架构,可对跨芯片、跨机房及跨云环境的算力资源进行统一纳管,并通过资源池化、虚拟化和细颗粒度调度,提高异构算力资源的调配灵活性和使用效率。

在算力资源供给方面,腾云智算接入北京、上海、深圳、新加坡、吉隆坡及东京等地的机房和算力资源,为模型训练、推理及行业应用部署提供算力支持。

在定制集群建设方面,腾云智算可根据客户的算力规模、芯片类型、模型特点、部署环境及成本预算,提供涵盖基础设施、算力设备、云平台和运维服务的集群建设方案。

在完成底层算力资源接入与统一管理的基础上,HAT平台进一步向模型开发、训练及部署环节延伸。模型后训练方面,平台支持SFT、DPO及QAT量化压缩等任务,可完成任务提交、训练流程管理及底层算力资源调度;模型部署方面,兼容开源及自研模型,支持镜像封装、弹性部署、自动扩缩容和运行监控;开发与运行环境方面,提供预集成PyTorch、TensorFlow等深度学习框架的容器实例,支持SSH和Jupyter接入,并提供整卡、切卡、按需及包周期等资源配置与计费方式。

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智微智能-001339-智算业务快速释放,LPU及机器人控制器有望打开成长天花板.pdf

智微智能作为国内智算基础设施领先厂商,正经历从传统硬件制造商向AI算力全链路服务商的战略转型。公司围绕"云—网—边—端"形成行业终端、ICT基础设施、工业物联网和智算业务四大板块,2025年进一步明确"全面拥抱AI+"战略。核心财务表现26H1公司实现营业收入30.50亿元、归母净利润3.88亿元,同比分别增长56.64%、281.92%,业绩加速主要受智算及ICT业务销售增加带动。智算业务实现收入10.3亿元,同比增长245.5%,占营业收入比重由25H1的15.3%提升至33.8%。综合毛利率大幅改善,26H1为39.52%,较25H1提升15.13个百分点,高毛利智算业务放量是核心驱动因...

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