腾讯云AI训练存储场景解决方案
提供高性价比AI训练存储解决方案，提供领先的GPU共享技术和业界唯一的
GPU在离线混部能力，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速
AI训练存储场景解决方案
支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速
通用AI场景
业务痛点
• AI开发门槛高 ：市场亟需机器学习平台产品化，提高模型生产效率
• 资源利用率低：提高模型训练、推理速度难度较高
• 存储性能低： 大规模模型训练对存储的要求非常高
解决方案
- TI-ONE一站式机器学习平台：基于腾讯先进AI能力和多年技术经验，打通从数据获取、数据处理、算法构建、模型训练、模型评估、模型部署到AI应用开发的全流程链路，实现快速创建和部署AI应用，管理全周期AI。
- AI成本优化解决方案： AI模型训练和推理加速，支持多种框架和场景，显著提高模型训练推理效率。业内领先的GPU虚拟化技术，精细配置 GPU 算力和显存，将GPU 利用率压榨到极致。
- AI存储解决方案：支持大数据文件读取和缓存服务，支持亿级KB小文件、10万级OPS，满足大规模模型的训练要求。
最佳产品推荐
基于实际业务场景，为您精心推荐的爆款产品
TI-ONE一站式机器学习平台
基于腾讯先进 AI 能力和多年技术经验，提供AI模型构建全流程开发的平台工具，解决模型开发效率低，投入周期长的问题。
提高GPU资源利用率
qGPU依托容器服务TKE，可实现对GPU算力与显存的细粒度调度，并支持多容器共享GPU与多容器跨GPU资源分配。
解决模型训练存储和推理的加速
AI模型训练和推理加速，支持多种框架和场景；COS+CFS支持大数据文件读取和缓存服务，支持亿级KB小文件、10万级OPS。
在离线混合部署场景
业务痛点
• 资源利用率低：模型推理过程中GPU利用率低
• 隔离和兼容性差：开源方案资源隔离不精确，兼容性差
• 不支持在离线混布：在线任务不能100%抢占资源，利用率低
解决方案
- GPU虚拟化技术：支持多个容器共享 GPU 卡，同一张GPU卡上加载多个模型，保证任务之间良好的隔离性，同时可以提升30%以上的资源利用率。
- 隔离和兼容性：支持容器间算力和显存精细隔离，同时做到故障的严格隔离；对上层业务无感知，不需要重新改动业务。
- 支持在离线混合部署： 支持在线任务100%的资源抢占，业内领先的GPU在离线混和部署技术，使GPU利用率极致提高。
在离线混合部署产品
GPU虚拟化技术支持多容器共享GPU及容器间算力和显存精细隔离，支持在离线混部能力，将GPU利用率压榨到极致
- 同一张GPU卡上支持加载多个模型
- 资源利用率提升30%
- GPU在离线混和部署技术
- 支持在线任务100%资源抢占
开发者首选，DeepSeek部署简单、直观、高效
HAI提供ollama环境，支持1.5B, 7B, 8B, 32B等多个DeepSeek-R1蒸馏模型。查看详情>
客户案例
客户通过CPU+GPU统一推理加速方案，推理加速100%
某生活方式平台， 月活跃用户过亿，需要规模庞大的推荐系统，同时要支持超大规模并发。
腾讯云为客户提供CPU+GPU统一推理加速方案，充分发挥硬件特性；推理加速兼容原生开源框架，客户以较低成本接入使用，推理加速100%。
——某头部生活方式平台
该场景方案涉及产品如下：
客户利用GPU虚拟化技术，GPU资源利用率提升了30%
某销售科技领域的企业服务公司，旗下智能合规质检业务，主要通过语音识别和NLP模型来完成。在腾讯云上利用GPU虚拟化技术， 实现了单张GPU同时加载多个模型，提高了GPU资源利用率，同时保证不同模型之间进行了安全有效的隔离，GPU资源利用率提升了30%。
—— 某销售科技领域的企业服务公司
该场景方案涉及产品如下：
客户通过TKE、COS、qGPU等产品组合使用，运维成本得到大幅节省，资源利用率提升100%。
某AI领域头部公司的OCR业务，在线推理的GPU利用率低于40%，很难将推理和训练混布到一张GPU卡上。在腾讯云上通过TKE、COS、qGPU等产品组合使用，运维成本得到大幅节省，资源利用率提升100%。
—— 某AI领域头部公司
该场景方案涉及产品如下：
