超聚变FusionOne AI一体机：开启大模型低成本高效应用新时代 超聚变发力软硬件协同，FusionOne助力DeepSeek大模型效能飞升

在人工智能领域大模型崛起带来算力挑战，企业关注降低运行成本的背景下，超聚变公司推出的FusionOne AI大模型一体机，通过软硬件协同优化突破了H20硬件运行DeepSeek满血大模型的性能极限，介绍了其技术原理和优势，以及该成果对推动AI技术应用的意义，还提及超聚变未来的发展方向。

在当今蓬勃发展的人工智能领域，大模型的异军突起无疑成为了推动技术进步的一股强大动力。这些大模型以其强大的计算能力和智能表现，为众多领域带来了前所未有的变革和发展机遇。然而，随着大模型的不断发展，其参数量呈现出急剧增加的趋势。参数量的大幅提升虽然赋予了模型更强大的能力，但同时也带来了一个严峻的问题——对算力的需求呈指数级飙升。这一问题给整个行业带来了前所未有的挑战，使得如何在保证运行效率的同时，有效降低运行大模型的成本，成为了众多企业迫切需要解决的关键问题和关注的核心焦点。

DeepSeek R1满血大模型，其参数量高达6710亿，并且采用了创新的MLA注意力机制和混合专家（MoE）架构。这些先进的技术使得该模型在提升推理效能方面取得了显著的成果，展现出了强大的计算能力和智能表现。然而，在实际的企业应用场景中，仅仅拥有高性能的模型是远远不够的。企业对于大模型的性价比有着更为严格和细致的要求，他们需要在保证性能的前提下，尽可能地降低成本，以实现更高的经济效益。

近日，超聚变公司推出了一款具有重大意义的产品——FusionOne AI大模型一体机。这款一体机通过对软硬件进行深度的协同优化，成功突破了H20硬件在运行DeepSeek满血大模型时的性能极限。在模拟的对话场景测试中，令人惊喜的结果出现了：仅需一台FusionServer G8600服务器搭载8张H20硬件，就能够流畅地运行DeepSeek R1满血版。不仅如此，该配置还能够支持高达1024的并发访问数，总吞吐量更是达到了6335 token/s。与业内同类方案相比，其性能提升了60%，这一数据充分展示了FusionOne AI大模型一体机的卓越性能。

超聚变能够取得这一突破性成果，得益于其在软硬件协同优化方面的深厚积累和长期探索。通过对内核进行优化，FusionOne AI大模型一体机显著提升了显存空间的利用率。这使得模型参数和过程数据能够更高效地运行，减少了数据处理过程中的等待时间和资源浪费，从而提高了整体的运行效率。同时，该一体机采用了DP数据并行和TP模型张量并行技术，实现了多卡分布式并行计算。这种并行计算方式使得多个计算单元能够同时工作，进一步提升了token生成的吞吐效率，使得模型能够更快地处理和生成数据。

FusionOne AI大模型一体机还采用了创新的推理任务切片混合调度策略。在Prefill阶段，也就是首token输出阶段，通过长文本切片的方式加速初始内容的生成速度。这种切片方式将长文本分割成多个小块，使得模型能够并行处理这些小块，从而大大缩短了初始内容的生成时间。而在每个切片计算过程中，一体机采用混合调度Decode任务的方式，即后续token迭代生成任务。这种调度方式使得这些任务能够并行运行，无需串行等待，从而提高了资源利用率，降低了TTFT（首token输出时间）和TPOT（每个输出token的时间），使得模型能够更快地响应用户的请求。

超聚变FusionOne AI大模型一体机的推出，具有重大的意义。它不仅大幅降低了DeepSeek – R1 671B模型的部署门槛，使得更多的企业和科研机构能够轻松承担起使用该模型的成本。更以普惠的形态让这一先进技术能够广泛应用于各个领域，为企业和科研机构带来了更多的发展机遇。这一成果不仅展示了超聚变在AI算力优化方面的强大实力，更为推动AI技术的广泛应用和落地注入了新的动力，为人工智能领域的发展做出了重要贡献。

值得一提的是，超聚变在软硬件协同优化方面的探索并未止步于此。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，超聚变将继续加大研发投入。他们将聚焦于AI算力优化与应用拓展，不断探索新的技术和方法，为企业AI应用的落地提供更加全面和高效的支持，助力人工智能技术在更多领域实现更大的突破和发展。

本文围绕人工智能领域大模型面临的算力挑战展开，介绍了超聚变FusionOne AI大模型一体机通过软硬件协同优化突破H20硬件运行DeepSeek满血大模型的性能极限，阐述了其技术原理和优势，以及对降低部署门槛、推动AI应用的重要意义，最后表明超聚变将持续发力AI算力优化与应用拓展。