在一个省级城市，一家领先的商业银行正积极采用人工智能技术（AI）来推动业务创新和服务升级。面对大模型项目的深入研究和实际应用需求，该行意识到必须构建一个能够统一调度异构算力的智能计算体系，以有效利用现有异构算力资源，支持模型训练和推理的一体化平台建设。
此前，该行面临多重挑战：首先，缺乏有效的资源调度策略导致单卡GPU算力利用率低下，资源浪费严重。其次，资源动态分配和多机聚合的灵活性不足，难以适应业务需求的波动。开源方案在稳定性和隔离性方面存在不足，管理精细度也无法满足大模型项目的高标准要求。
为了克服这些难题，该行携手青云AI智算平台，成功打造了一款专为金融行业设计的AI模型训练推理平台。该平台集成了银行现有的算力资源，通过构建统一调度的资源池化层，实现了GPU资源的统一调度、灵活分配和弹性伸缩。这一创新方案不仅满足了不同时段和业务场景下的资源需求，还为上层全栈云平台提供了稳定高效的GPU算力支持。
在青云AI智算平台的助力下，该行的资源利用率得到了显著提升。平台支持虚拟GPU和物理GPU的调度与共享，使得银行能够根据不同业务需求快速调整资源配比。在云原生环境下，GPU的共享能力得以实现，多应用能够并行使用资源，从而最大化利用现有算力。
通过青云AI智算平台的自动化和智能化管理，银行的运维复杂度大幅降低，运维效率和工作质量得到了显著提升。这不仅节省了人力成本，还为银行提供了更加稳定和高效的运维环境。
青云AI智算平台与该行现有应用无缝对接，无需对现有应用进行大规模改造，即可享受平台带来的便利。这一特性大大降低了平台部署和应用的门槛，使得银行能够更快地推进AI技术的应用。
在技术升级方面，青云AI智算平台在资源池化能力、国产芯片支持和安全隔离性等方面表现出色，为银行的大模型项目提供了强有力的技术支撑。这些优势不仅弥补了银行在技术方面的短板，还为未来的业务拓展和创新奠定了坚实基础。
通过这一系列的改进和创新，该商业银行在AI技术的应用上取得了显著成效，不仅提升了业务效率和服务质量，还为未来的发展奠定了坚实的基础。
