本文围绕人工智能大模型运行面临的挑战展开，介绍了超聚变FusionOne AI大模型一体机在运行DeepSeek R1满血大模型时的卓越表现，阐述了其软硬协同调优的具体方式以及对降低模型部署门槛的重要意义，还提及了超聚变未来的发展方向。
在当今时代，人工智能正以前所未有的速度发展着，而大模型无疑成为了推动AI技术不断进步的核心“引擎”。然而，随着大模型参数量的急剧增加，算力需求也呈现出指数级的增长态势。如何能够高效且低成本地运行大模型，已经成为了整个行业共同面临的严峻挑战。
就拿DeepSeek R1满血大模型来说，它的参数量极其庞大，高达6710亿。该模型采用了前沿的MLA注意力机制以及由共享专家和路由专家共同组成的混合专家（MoE）架构，在提升推理效能方面取得了显著的成果。不过，企业在实际应用过程中，对于大模型的性价比有着更为严苛和极致的追求。
近日，超聚变FusionOne AI大模型一体机通过独特的软硬协同以及深度调优，成功打破了H20运行DeepSeek满血大模型的性能天花板。在模拟问题对话场景（上下文序列长度1K/1K）下，仅仅只需要1台FusionServer G8600搭载8张H20硬件，就能够流畅运行DeepSeek R1满血版。它可以支持1024并发访问数，总吞吐量高达6335 token/s，性能领先业内H20方案60%。其中，TPOT（Time per Output Token）时延相比业内H20方案减少40%，单台FusionOne AI大模型一体机就能够支撑数千人规模的企业使用，将单机H20运行大模型的性能推向了一个全新的高度。
软硬协同调优，打破 H20 性能天花板
算力释放，显存最优分配：超聚变FusionOne AI大模型一体机通过内核优化，使得显存空间利用率提升了20%，KV cache池使用率更是提升至93%，充分保障了模型参数、过程KV高效运行。
数据、模型并行调度：借助DP数据并行、TP模型张量并行技术，该一体机能够调度多卡分布式并行计算，将token产生的吞吐效率提升了50%，有效提升了计算效能。
推理任务切片混合调度：在Prefill阶段（首token输出阶段任务），对长文本进行切片处理，加速初始内容的生成速度。同时，在每个切片计算过程中，混合调度Decode任务（后续token迭代生成任务）并行运行，无需串行等待，大大提高了资源利用率，降低了TTFT（Time to First Token）和TPOT（Time per Output Token ）。
超聚变FusionOne AI大模型一体机实现了极致成本和性能跃升的双重突破，大幅降低了DeepSeek – R1 671B模型的部署门槛，以普惠的形态让更多的企业和科研机构能够轻松应用大模型。未来，超聚变将持续加大研发投入，聚焦于AI算力优化与应用拓展，加速企业AI应用的落地进程。
本文介绍了人工智能大模型运行面临的算力挑战，以DeepSeek R1满血大模型为例说明企业对大模型性价比的追求。重点阐述了超聚变FusionOne AI大模型一体机通过软硬协同调优，打破H20运行大模型的性能天花板，在多个方面提升了性能。该一体机降低了模型部署门槛，超聚变未来还将在AI领域持续发力，推动企业AI应用落地。
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