近年来，人工智能快速发展带动高性能计算需求持续攀升，但传统算力管理方式普遍存在资源利用率低、运维成本高等问题。尤其在国产化替代推进过程中，如何对算力进行更细粒度的管理，已成为行业普遍面临的难题。睿思智联与华为昇腾的合作，为此问题提供了新的解决路径。此次突破主要体现在两项关键能力：动态显存切分与内核级故障隔离。此前受技术条件限制，国产高端芯片难以在不停机、不重启的情况下灵活调整资源分配。睿思智联通过自主研发，在昇腾910C GPU上实现运行时动态调度，支持按任意比例分配显存，把物理卡从“独占使用”转为可统一调度的“算力池”。测试数据显示，该技术可将服务器综合利用率从行业常见的约30%提升至80%以上，并显著降低硬件总拥有成本。平台同时深度集成华为MindIE推理加速引擎，为PyTorch、TensorFlow等主流框架提供优化，推理效率提升约30%。配合自动化流水线，模型从训练到上线的周期由数天缩短至数小时，加快了业务落地节奏。在运维层面，平台建立了全链路实时监控体系，可自动识别异常并执行处置策略。这种“自动化运维”方式适用于金融高频交易、央企海量并发等对稳定性要求极高的场景，有助于降低人工介入成本并缩短响应时间。业内专家认为，此次合作标志着国产智算生态从“可用”向“易用、好用”迈进。随着国产芯片性能持续提升，配套管理与调度能力将成为释放算力潜力的重要一环。当前，睿思智联已完成对华为全系列Atlas服务器的适配，为不同行业客户提供更稳妥的国产化选择。
算力既是智能化发展的基础设施，也是关键生产要素；把算力“建起来”只是起点，能否“管得细、用得省、跑得稳”，决定了技术红利能否转化为实际生产力。面向更广泛的行业应用，国产智算仍需在生态协同、标准适配与运营体系上持续完善，以更可控、更高效、更可持续的方式支撑数字经济高质量发展。