元脑企智EPAI核心计算框架，实现大模型跨平台多元算力适配

当前，AI产业正经历前所未有的技术革新，多模态理解、长上下文推理等前沿技术推动大模型应用进入爆发期。 然而，随着语音生成、AI视频、AI图像等生成技术的广泛普及，算法创新驱动算力需求变得多元化且极为复杂，多元算力适配也同时成为制约AI规模化落地的关键瓶颈，企业普遍面临适配成本高、优化门槛高、多元算力协同困难等问题。

元脑企智EPAI（Enterprise Platform of AI）通过创新的多元多模计算框架，实现“一次开发，多元算力轻松部署”，支持主流大模型跨平台无感迁移。这将传统团队数月才能完成的开发与适配周期大幅压缩，帮助企业从底层适配困境中解放出来，专注于业务创新与价值创造。

多元算力百花齐放，为何企业却陷入适配困境？

在多元算力生态呈现出百花齐放繁荣景象的同时，不同厂商的芯片在软件生态、开发工具以及优化方法上也呈现出另一面显著差异，这也导致全栈软件生态构建面临诸多共性问题，其中多元算力适配已成为阻碍 AI 规模化应用的关键瓶颈，具体体现在以下方面：

■ 适配成本高：企业转化到新型算力平台时，往往需要投入数月时间熟悉其专用软件工具和编程方法，期间常遭遇系统不兼容、算子不支持等问题，严重影响开发进度；

■ 优化门槛高：为了能够充分释放硬件性能，技术团队需要同时精通CPU、AI 加速卡乃至整个服务器系统的 “调优秘籍”。但现实情况是，大多数企业技术团队难以达到如此高的技术要求。以一家传统制造业企业为例，其技术团队在尝试优化AI加速卡性能时，由于缺乏对多种硬件协同调优的经验，导致投入大量时间和精力后，性能提升效果仍不理想；

■ 协同难度大：当多元算力混合协同时，如何实现多元算力平台间的协同运行与统一调度，以及如何智能分配计算任务，都需要深厚的系统级经验。例如，某互联网企业在搭建大规模AI集群时，使用了不同厂商的AI加速卡，在协同运行过程中出现任务分配不均衡、资源浪费等问题，严重影响了整体计算效率；

■ 运维挑战大：AI系统在长时间运行后可能出现难以复现的故障，需要从加速卡到系统的全栈排查能力，企业往往力不从心；

■ 迭代跟不上：大模型算法迭代迅速，芯片厂商的软件栈也在持续更新，这使得用户难以及时在不同硬件平台上实现高效适配和优化更新模型。

元脑企智：打破多元算力壁垒，释放产业潜能

为实现对于多元多模的快速支持与无感迁移，元脑企智EPAI应运而生。元脑企智EPAI内置了浪潮信息自研的核心计算框架TensorGlue，可实现大模型应用在跨算力平台上的无感迁移。TensorGlue向上紧密支持PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow、vllm等常用的深度学习框架，向下无缝对接多元算力，目前已成功支持DeepSeek、源2.0、Qwen、LLaMA、GLM、Mixtral、BaiChuan等十多种开源大模型的微调和推理，帮助企业突破跨平台适配难、适配成本高昂、优化难度大、多元算力协同运作困难等一系列棘手问题，让企业开发者无需再为底层硬件适配而困扰，真正实现“一次开发，多元算力轻松部署”的便捷体验。