一、灵骏智算服务核心概述：重新定义大规模 AI 算力范式

（一）产品定位与技术基因

在当今人工智能飞速发展的时代，对算力的需求呈现出爆发式增长。阿里云敏锐地捕捉到这一趋势，推出了灵骏智算服务。作为阿里云面向大规模深度学习与融合智算的核心 PaaS 产品，灵骏基于「飞天 + CIPU」架构打造软硬件一体的高性能异构算力底座。这一独特的架构设计，融合了阿里云飞天操作系统强大的资源调度与管理能力，以及 CIPU（Cloud Infrastructure Processing Unit）对计算、存储、网络资源的加速与优化能力 ，为灵骏智算服务奠定了坚实的技术基础。

灵骏智算服务支持公共云 Serverless 版、单租版及混合云部署形态，这种多样化的部署方式，使得企业可以根据自身的业务需求、预算以及数据安全要求，灵活选择最适合的部署方案。例如，对于一些初创企业或小型企业，公共云 Serverless 版可以让他们快速拉起 AI 计算任务，无需担心复杂的运维工作，以较低的成本和门槛开启 AI 之旅；而对于大型企业或对数据安全有严格要求的企业，单租版或混合云部署形态则能提供更高的安全性和定制化服务。

灵骏智算服务的核心目标是通过算力效率突破，解决 AI 开发中资源利用率低、训练周期长、跨域协同难等痛点。在大模型训练中，传统的算力方案往往存在资源利用率不足 50% 的问题，导致大量的计算资源被浪费，同时训练周期也常常长达数周甚至数月。而灵骏智算服务凭借其强大的技术实力，致力于成为企业 AI 创新的「数字引擎」，为企业提供高效、稳定、灵活的算力支持，加速企业的 AI 创新进程。

（二）核心技术优势矩阵

1. 高性能网络架构：灵骏智算服务搭载 800Gbps 低延迟 RDMA 计算网络，这一网络技术的应用，使得灵骏在分布式训练中具备了卓越的数据传输能力。RDMA（Remote Direct Memory Access）技术允许计算机直接访问远程内存，绕过操作系统和 CPU 的干预，大大减少了数据传输的延迟和 CPU 的负载 。在实际的大模型训练场景中，例如训练一个拥有数十亿参数的语言模型，需要在多个计算节点之间频繁地传输大量的数据。灵骏的高性能网络架构支持 GPU 直连无拥塞通信，点对点时延低至 2 微秒，万卡级集群网络带宽利用率超 99%，相比传统网络架构，实现了分布式训练中数据传输效率提升 40% 以上。这意味着模型训练过程中，各个计算节点之间的数据交互更加顺畅，大大缩短了训练时间，提高了训练效率。

2. 智能存储体系：采用 CPFS 全并行存储架构是灵骏智算服务的又一核心技术优势。CPFS（Cloud Parallel File System）全并行存储架构专为大规模数据存储和处理而设计，单集群吞吐达 2TB/s、IOPS 达 3000 万，能够满足大模型训练、自动驾驶等对数据读写速度要求极高的场景需求。在大模型训练过程中，需要频繁地读取和写入大量的训练数据，传统的存储系统往往会成为性能瓶颈。而灵骏的 CPFS 全并行存储架构，通过并行化的存储方式，大大提高了数据的读写速度。同时，灵骏还支持数据预处理阶段的智能预热与缓存优化，能够提前将即将使用的数据加载到缓存中，进一步减少数据加载的时间。配合 OSS 对象存储，灵骏实现了云上线下数据无缝互通，使得企业可以方便地管理和使用存储在不同位置的数据，训练数据加载耗时降低 60%，为 AI 训练提供了高效的数据支持。

3. 自研加速引擎：灵骏智算服务集成的分布式训练优化框架是其技术优势的重要体现。这一自研加速引擎支持自动并行、混合精度训练等技术，能够充分发挥硬件的计算能力，提高模型训练的效率。以 GPT-3（175B 参数）训练为例，灵骏的自研加速引擎通过自动并行技术，将训练任务合理地分配到多个计算节点上，实现了并行计算，同时采用混合精度训练技术，在不影响模型精度的前提下，减少了数据存储和计算的开销。通过这些技术的应用，灵骏在 GPT-3 训练中，资源利用率较传统方案提升 3 倍，单任务训练成本下降 50%。这不仅提高了训练效率，还大大降低了企业的训练成本，使得更多的企业能够有能力进行大规模的模型训练。

二、全场景适配的产品形态：灵活定义算力部署模式

（一）公共云 Serverless 版：开箱即用的敏捷算力

在快速发展的 AI 领域，时间就是创新的生命线。阿里云灵骏智算服务的公共云 Serverless 版，正是为追求高效、敏捷的开发者和企业量身打造的。其核心价值在于为用户提供了一种近乎 “零门槛” 的 AI 计算体验。开发者只需一键操作，就能迅速拉起 AI 计算任务，这一过程中，系统会自动完成复杂的异构资源调度与系统运维工作 ，让开发者彻底摆脱了底层硬件配置的繁琐困扰。无论是经验丰富的 AI 专家，还是刚刚涉足 AI 领域的新手，都能在最短的时间内开启自己的 AI 项目。

从技术特性来看，灵骏智算服务公共云 Serverless 版与 PAI 机器学习平台实现了无缝集成，这一集成大大丰富了其功能生态。PAI 平台内置了超过 140 种经过优化的算法，涵盖了从传统机器学习到深度学习的多个领域，为开发者提供了强大的算法支持。同时，灵骏智算服务支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架，开发者可以继续使用自己熟悉的编程模型和工具，无需重新学习新的技术栈，降低了技术迁移成本 。在资源弹性管理方面，灵骏智算服务提供分钟级弹性扩缩容，能够根据任务的实际需求，快速调整算力资源。当任务量突然增加时，系统可以在短短几分钟内增加算力，确保任务的高效执行；而当任务量减少时，又能及时释放多余的资源，避免资源浪费，有效降低成本。

这种特性使得灵骏智算服务公共云 Serverless 版特别适合 AIGC 图像生成、短周期模型迭代等轻量场景。在 AIGC 图像生成中，用户往往需要快速生成大量的图像，对算力的及时性要求很高。灵骏智算服务的敏捷算力能够在短时间内完成图像生成任务，满足用户的需求。据实际测试，与传统的算力方案相比，灵骏智算服务公共云 Serverless 版在资源申请效率上提升了 80%，大大缩短了项目的开发周期，让企业能够更快地将 AI 创新成果推向市场。

（二）公共云单租版：专属集群的企业级管控

对于金融、自动驾驶等对数据安全与资源独占性要求极高的行业来说，数据就是企业的生命线，任何数据泄露或资源不稳定都可能带来巨大的损失。阿里云灵骏智算服务的公共云单租版，为这些行业提供了可靠的解决方案。公共云单租版在云上为企业建立专属集群，企业拥有独立的算力集群，所有的计算资源都由企业独占，确保了数据的安全性和隐私性 。同时，阿里云还为企业提供专属运维服务，专业的运维团队随时为企业保驾护航，确保集群的稳定运行。

在管理方面，灵骏智算服务公共云单租版通过 OpenAPI 实现了集群可视化管控。企业可以通过控制台页面或 OpenAPI，对集群进行全面的管理，包括集群的创建、扩容和缩容操作，都能在几分钟内完成。同时，系统提供了丰富的监控指标展示、事件类型以及运行统计，企业可以实时了解集群的运行情况，通过可视化的方式快速查看运行状态，定位主机和服务异常，并提供从主机、网络到作业任务的关联诊断分析工具，方便企业进行性能调优和问题溯源 。在权限管理上，灵骏智算服务支持细粒度权限分配，企业可以根据不同的角色和业务需求，为员工分配不同的权限，确保数据的访问安全。同时，系统还提供操作审计功能，对所有的操作进行记录，方便企业进行合规审查。

灵骏智算服务公共云单租版还具有良好的兼容性，能够兼容企业现有 IT 架构。企业无需对现有的 IT 系统进行大规模的改造，就可以将灵骏智算服务融入到现有的业务流程中，实现算力资源的高效利用。在实际应用中，某金融企业采用灵骏智算服务公共云单租版后，算力资源调度效率提升了 50%，不仅保障了金融业务的安全稳定运行，还大大提高了业务处理效率，降低了运营成本。

（三）飞天混合云版：多云协同的融合架构

在数字化转型的浪潮中，政府、科研机构等对数据主权有着严格的要求，他们希望在保障数据安全的前提下，充分利用云计算的强大算力。阿里云灵骏智算服务的飞天混合云版，正是为满足这一需求而设计的。飞天混合云版支持本地化部署与云端资源混合调度，通过 ASCM 统一账号体系实现跨环境协同，企业可以根据自身的需求，将部分数据和业务部署在本地，确保数据的物理资源独立可控，同时又能利用云端的强大算力，实现资源的优化配置。

飞天混合云版的技术亮点在于其强大的多云协同能力。通过 ASCM 统一账号体系，企业可以在本地和云端之间实现无缝切换，无论是在本地进行数据处理，还是在云端进行大规模的模型训练，都能通过统一的账号体系进行管理，大大提高了管理效率。在网络方面，灵骏智算服务采用高性能的 RDMA 计算网络、RDMA 存储网络和管控网络，确保了本地和云端之间的数据传输高效、安全。同时，系统还支持与其他阿里云服务的互联互通，企业可以根据自己的业务需求，灵活选择使用不同的云服务，构建更加完善的业务生态。

以某生物医药企业为例，该企业在新药研发过程中，需要处理大量的本地实验室数据，同时又需要借助云端的强大算力进行模型训练。通过采用灵骏智算服务飞天混合云版，该企业实现了本地实验室数据与云端算力的高效联动。在本地，企业可以对数据进行安全的存储和预处理，确保数据的隐私性；而在云端，利用灵骏智算服务的强大算力，企业可以快速进行新药研发模型的训练，大大缩短了模型训练周期。据企业反馈，采用灵骏智算服务飞天混合云版后，新药研发模型训练周期缩短了 40%，加速了新药的研发进程，为企业带来了巨大的竞争优势。

三、垂直领域深度赋能：重新定义行业 AI 开发效率

（一）大模型训练：突破算力规模瓶颈

在大模型训练领域，算力的规模与效率是决定模型质量与训练成本的关键因素。阿里云灵骏智算服务凭借其强大的技术实力，在万亿参数级模型的分布式训练中展现出卓越的性能。灵骏支持如 M6、Qwen3-Max 等万亿参数级模型的分布式训练，通过智能通信优化算法，实现了 “万卡级” 线性扩展。这一技术突破意味着灵骏能够在大规模集群中，确保每个计算节点都能高效地协同工作，单集群可承载 10 万张 GPU 卡协同计算 ，为超大规模模型的训练提供了坚实的算力基础。

在实际应用中，某互联网公司在进行大模型训练时，选择了阿里云灵骏智算服务。在训练过程中，灵骏通过数据预处理加速与故障自动恢复技术，极大地提升了训练效率。数据预处理加速技术能够快速对海量的训练数据进行清洗、标注和转换，使其能够更快地被模型所使用，减少了数据等待时间 。而故障自动恢复技术则是灵骏的一大亮点，当训练过程中出现节点故障时，灵骏能够在短时间内自动检测到故障，并迅速进行恢复操作。通过智能调度，将故障节点的任务重新分配到其他健康节点上，确保训练任务的连续性。据该互联网公司反馈，使用灵骏智算服务后，训练任务中断恢复时间缩短至分钟级，相比传统方案，整体训练效率提升了 35%。这不仅大大缩短了模型的训练周期，还降低了因训练中断而带来的成本增加风险，使得该公司能够更快地将大模型推向市场，提升了市场竞争力。

（二）自动驾驶：端到端训练仿真一体化

自动驾驶领域对数据处理和模型训练的要求极高，需要处理海量的路测数据，并进行高效的模型训练和虚拟仿真，以确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。阿里云灵骏智算服务为自动驾驶提供了端到端训练仿真一体化的解决方案，涵盖车路协同数据处理、模型训练、虚拟仿真全流程支持 。在数据处理环节，灵骏采用 CPFS 存储与 RDMA 网络，实现了海量路测数据的高速读写，单节点数据吞吐量达 40GB/s。这一高速数据读写能力，使得自动驾驶企业能够快速地对采集到的路测数据进行处理和分析，为后续的模型训练提供高质量的数据支持。

以地平线为例，这家专注于自动驾驶芯片和解决方案的企业，基于灵骏集群训练端到端智驾模型。在使用灵骏智算服务之前，地平线在模型训练过程中面临着诸多挑战，如异常节点排查困难、故障恢复时间长、模型迭代周期长等问题。而采用灵骏智算服务后，这些问题得到了有效解决。灵骏通过其强大的监控和诊断能力，能够快速定位异常节点，异常节点排查效率提升了 60%。同时，借助故障自动恢复技术，整体故障恢复时间缩短了 40%，确保了模型训练的稳定性和连续性。更重要的是，灵骏的高效算力支持使得模型迭代周期从周级压缩至小时级，大大加速了地平线端到端智驾模型的研发进程。这使得地平线能够更快地推出更先进的自动驾驶解决方案，满足市场对自动驾驶技术不断增长的需求。

（三）科研智算：构建融合创新生态

科研领域的计算需求复杂多样，涉及到 AI 与 HPC 作业的协同处理。阿里云灵骏智算服务支持 AI 与 HPC 作业统一调度，为量子计算模拟、蛋白质结构预测等场景提供万核级并行算力，同时兼容 Gromacs、VASP 等科研软件。这一技术融合，使得科研人员能够在一个统一的平台上，进行多种类型的计算任务，打破了传统计算模式下 AI 与 HPC 之间的壁垒，提高了科研计算的效率和灵活性。

某高校科研团队在进行新材料研发时，利用灵骏混合云架构，实现了跨地域实验室的协同建模。通过灵骏的统一调度和管理，不同地域的实验室能够共享算力和数据资源，共同参与到新材料研发的计算任务中。在分子动力学模拟这一关键环节，灵骏的万核级并行算力发挥了重要作用，模拟效率提升了 200%。同时，灵骏的资源管理和调度技术使得计算资源利用率达 85%，大大提高了资源的使用效率，降低了科研成本。通过灵骏混合云架构，该高校科研团队成功地在新材料研发中取得了重要突破，为新材料的实际应用奠定了基础。这一案例充分展示了灵骏智算服务在科研领域的强大赋能作用，能够促进科研创新，推动科研成果的快速转化。

四、技术架构解析：软硬件协同的算力黑科技

（一）硬件层：磐久服务器与高速网络底座

1. 自研服务器：阿里云灵骏智算服务采用磐久 AI 超节点服务器，这一自研服务器是灵骏强大算力的硬件基石。单柜集成 128 颗 AI 芯片，这种高密度的芯片集成设计，大大提高了计算密度，使得在有限的空间内能够提供更强大的计算能力 。磐久 AI 超节点服务器支持 GPU/TPU 等异构硬件统一管理，无论是 NVIDIA 的 GPU 芯片，还是谷歌的 TPU 芯片，都能在这一服务器中实现高效协同工作，充分发挥不同芯片的优势。在深度学习训练中，GPU 擅长矩阵运算，能够快速处理大规模的神经网络计算；而 TPU 则在特定的深度学习算法中，如卷积神经网络（CNN），具有更高的计算效率。磐久服务器通过统一的管理系统，能够根据不同的计算任务，合理地分配异构硬件资源，提高计算效率。

同时，磐久 AI 超节点服务器通过液冷散热技术将节点功耗降低 30%。液冷散热技术相比传统的风冷散热技术，具有更高的散热效率。在服务器运行过程中，芯片会产生大量的热量，如果不能及时散热，会导致芯片性能下降，甚至损坏。液冷散热技术通过在服务器内部循环流动冷却液，能够快速将芯片产生的热量带走，保持芯片的低温运行环境，从而降低节点功耗 。这种低功耗设计不仅降低了能源成本，还提高了服务器的稳定性和可靠性，为灵骏智算服务的长时间稳定运行提供了保障。 2. 网络架构：灵骏智算服务部署 Fat-Tree 全对等网络拓扑，这一网络拓扑结构是实现高效数据传输的关键。Fat-Tree 网络拓扑的特点是从叶子节点到根节点，网络带宽不收敛，越靠近根节点，带宽越宽，就像一棵真实的树，根部的枝干更粗，能够承载更多的流量 。在灵骏智算服务中，这种网络拓扑结构支持 TCP/RDMA 双协议栈，TCP 协议是传统的传输控制协议，具有广泛的兼容性和可靠性；而 RDMA 协议则是远程直接内存访问协议，能够实现低延迟、高带宽的数据传输。通过智能网卡实现通信协议硬件卸载，将原本由 CPU 处理的通信协议相关任务卸载到智能网卡上，大大减轻了 CPU 的负担，提高了数据传输的效率。

在实际的大模型训练场景中，节点之间需要频繁地传输大量的数据。灵骏智算服务的网络架构通过这些技术的应用，端到端网络延迟降低至 1.5 微秒，实现了快速的数据传输。在分布式训练中，这种低延迟的网络能够确保各个节点之间的数据同步及时，避免因网络延迟导致的训练效率下降。同时，Fat-Tree 全对等网络拓扑还具有良好的扩展性和容错性，能够满足灵骏智算服务不断增长的计算需求，为大规模的 AI 计算提供稳定的网络支持。

（二）软件层：云原生与智能调度体系

1. 资源管理：灵骏智算服务基于 Kubernetes 深度定制，Kubernetes 是一个开源的容器编排引擎，具有强大的资源管理和调度能力。灵骏在 Kubernetes 的基础上，进行了深度定制，以满足 AI 计算的特殊需求。灵骏支持 GPU 资源细粒度切分，最小至 1/8 卡，这一技术使得用户可以根据实际的计算任务需求，灵活地分配 GPU 资源。在一些轻量级的 AI 任务中，可能只需要使用部分 GPU 资源，灵骏的细粒度切分技术能够避免资源的浪费，提高资源利用率。

通过天基系统实现集群状态实时监控也是灵骏智算服务的一大亮点。天基系统能够实时收集集群中各个节点的状态信息，包括 CPU 使用率、内存使用率、GPU 使用率等，通过对这些信息的分析，能够及时发现集群中的异常情况，并进行预警和处理。在资源调度方面，灵骏通过智能算法，根据集群的实时状态和任务的优先级，进行资源的合理分配，资源调度延迟小于 50ms，确保了任务能够快速地得到执行，提高了整个集群的运行效率。 2. 开发工具链：灵骏智算服务提供 PAI-DSW 开发环境，这是一个专为 AI 开发者打造的云端集成开发环境。PAI-DSW 内置了多种开发工具，如 Notebook、VSCode 及 Terminal 等，开发者可以根据自己的习惯选择合适的开发工具。同时，PAI-DSW 还支持多种开源框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，开发者可以在这个环境中方便地进行代码编写、模型训练和调试工作 。在 PAI-DSW 中，开发者可以通过简单的操作，快速创建一个包含所需框架和工具的开发环境，无需担心环境配置的繁琐问题。

灵骏智算服务还提供分布式训练调试工具和性能分析仪表盘。分布式训练调试工具能够帮助开发者快速定位和解决分布式训练中出现的问题，提高训练的成功率。性能分析仪表盘则以可视化的方式展示模型训练过程中的各项性能指标，如训练速度、准确率、损失函数等，让开发者能够直观地了解模型的训练情况，及时调整训练参数，优化模型性能。通过这些开发工具链，灵骏智算服务支持开发者通过 WebIDE 实现代码提交到模型上线的全流程可视化操作，大大提高了 AI 开发的效率和便捷性。

五、未来布局：算力基建重构 AI 产业生态

（一）算力网络全球化

随着人工智能技术的不断发展，全球范围内对算力的需求呈现出爆发式增长。阿里云敏锐地捕捉到这一趋势，计划在未来加大对灵骏智算服务的投入，构建更加庞大的算力网络。据了解，伴随阿里 3800 亿元 AI 基建投入，灵骏将在巴西、法国等新增地域节点，构建覆盖全球 29 个地域的算力网络 。这一举措将为跨国企业提供更加便捷、高效的本地化算力部署服务，满足他们在全球范围内开展 AI 业务的需求。

在全球化的背景下，跨国企业在进行 AI 模型训练时，往往面临着数据传输延迟高、网络不稳定等问题。而灵骏智算服务构建的全球算力网络，通过在全球多个地域部署节点，能够实现数据的本地化处理，大大降低了模型跨境训练的延迟。据测试，使用灵骏智算服务的全球算力网络后，模型跨境训练延迟降低 70%，这将极大地提高跨国企业的 AI 研发效率，加速他们在全球市场的布局。例如，某跨国科技公司在进行全球业务拓展时，需要在不同国家和地区进行 AI 模型的训练和优化。通过使用灵骏智算服务的全球算力网络，该公司能够在当地节点快速拉起算力，进行模型训练，避免了因数据传输延迟而导致的训练效率低下问题，使得其在全球市场的业务拓展更加顺利。

（二）大模型协同创新

大模型已经成为推动人工智能发展的核心力量，而阿里云在大模型领域有着深厚的技术积累。未来，灵骏智算服务将与通义大模型家族深度协同，共同推动大模型技术的发展和应用。灵骏将针对 Qwen3-Max 等万亿参数模型优化通信协议，通过优化通信协议，能够实现模型训练过程中数据的快速传输和高效处理，从而降低训练成本。据相关数据显示，通过优化通信协议，灵骏智算服务能够实现训练成本降低 90%，这将使得更多的企业能够有能力进行大规模的模型训练，推动大模型技术的普及和应用。

在实际应用中，灵骏智算服务与通义大模型家族的协同创新，将推动「模型 + 算力」一体化解决方案在金融风控、智能座舱等场景的落地。在金融风控领域，通义大模型可以对海量的金融数据进行分析和挖掘，识别潜在的风险因素；而灵骏智算服务则提供强大的算力支持，确保模型能够快速、准确地进行风险评估和预测。某银行采用了灵骏智算服务与通义大模型家族的一体化解决方案后，风险评估的准确性提高了 30%，大大降低了金融风险。在智能座舱领域，通义大模型可以实现自然语言交互、智能导航等功能，为用户提供更加便捷、智能的驾驶体验；灵骏智算服务则保障了这些功能的实时性和流畅性。某汽车厂商在其智能座舱中应用了这一解决方案后，用户满意度提升了 25%，增强了产品的市场竞争力。

（三）绿色算力技术

在全球倡导绿色低碳发展的背景下，数据中心的能耗问题日益受到关注。阿里云灵骏智算服务积极响应这一趋势，引入智能能耗管理系统，通过一系列先进的技术手段，实现数据中心的节能减排。灵骏通过 GPU 动态休眠技术，在 GPU 闲置时，自动将其进入休眠状态，减少能源消耗。当有计算任务时，又能快速唤醒 GPU，确保计算任务的及时处理。同时，灵骏还对液冷循环系统进行优化，提高散热效率，降低制冷能耗。通过这些技术的应用，灵骏能够将数据中心 PUE（Power Usage Effectiveness，电能利用效率）降至 1.2 以下 ，达到国际领先水平。

对于企业来说，采用灵骏智算服务的绿色算力技术，不仅能够降低自身的能源成本，还能满足社会对企业绿色发展的要求，实现 AI 开发与低碳转型双目标。某互联网企业在使用灵骏智算服务后，数据中心的能源成本降低了 20%，同时，该企业在环保方面的形象得到了极大提升，吸引了更多注重环保的用户和合作伙伴。这充分展示了灵骏智算服务绿色算力技术在推动企业可持续发展方面的重要作用，为企业在绿色发展的道路上提供了有力支持。

结语：灵骏开启算力普惠新征程

在 AI 算力需求呈指数级增长的时代，阿里云智能计算灵骏通过技术创新打破算力使用壁垒，从万卡级大模型训练到科研场景的融合计算，从公共云敏捷部署到混合云主权保障，正重新定义 AI 算力的「可用性」与「性价比」。对于企业开发者而言，灵骏不仅是高性能算力平台，更是加速 AI 落地的创新伙伴，推动技术价值向商业价值的高效转化，开启智能计算的普惠新时代。