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10 倍 GPU 资源利用率提升!青云科技加速头部证券公司落地 AI

作者:砍柴网发布时间:2024-11-07

证券行业正在积极拥抱人工智能技术,以提高效率、降低成本、增强客户体验和优化风险管理,其应用场景已广泛覆盖智能客服、投资研究、投行业务、风险合规、代码生成、智能投顾、交易监控及舆情分析等多个关键领域。这一技术革新不仅显著增强了证券公司的业务处理与决策能力,更驱动了行业的全面数字化转型与业务流程重塑,引领证券业步入变革新时代。

金融领域的人工智能应用依托于多元化的算法组合,涵盖决策树算法(XGBoost、GBDT 等)、自然语言处理算法(BERT)及图神经网络算法(GCN、CNN)等。GPU 加速卡在这些深度学习模型中展现出卓越加速性能,对众多 AI 应用至关重要。然而,GPU 资源的传统独占模式限制了其利用率,优化 GPU 资源使用成为行业面临的迫切挑战。

为破解这一困局,某头部证券公司果断引入青云科技 GPU 资源池化方案,一场有关 AI 算力的革命自此拉开帷幕。

一池多芯,异构算力尽在掌握

证券公司采用青云 AI 智算平台,凭借独特的“一池多芯”设计理念实现跨品牌、跨型号的异构 GPU 资源池,充分发挥各类 GPU 性能优势,实现算力资源的充分利用。更重要的是,平台还支持国产算力与英伟达算力的异构池化管理,为证券公司国产化替代进程奠定坚实基础。

某证券公司架构图

在算力管理方面,青云 AI 智算平台同样表现出色。它能够实现算力资源的动态分配与调度,根据业务特点进行精细化管理与优化。此外,平台还支持算力优化、共享和切分功能,确保每一份算力都能得到充分利用。通过灵活自定义计算规格,甚至显存切分规格,让资源利用更加高效,从而大幅降低成本,提高业务处理效率。

青云 GPU 切分

面对证券行业复杂多变的业务需求,青云 AI 智算平台同样游刃有余。它支持 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 MindSpore 等多种主流 AI 框架,能够满足该证券公司在不同业务场景下的需求。无论是复杂的算法模型训练,还是实时的数据分析与预测,平台都能提供强有力的支持。

证券数智化再上新台阶

实施该方案后,证券公司 AI 算力利用率跃升 10 倍,通过精细算力调度与优化算法,实现成本降低与效率提升的双重效益。高性能、可扩展的算力资源加速业务响应,满足多元化场景需求。

在安全性层面,青云 AI 智算平台提供强大防护,保障业务数据与用户隐私,支持多租户隔离与权限管理,为数字化转型提供坚实保障。

未来,该头部证券将继续深化对 AI 技术的应用和探索,不断提升业务处理效率与客户体验。而青云作为领先的 AI 基础设施服务提供商,也将持续为金融行业客户提供创新的技术支持和解决方案,共同绘制金融 AI 的新蓝图。


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