解决方案

AI推理集群解决方案

场景介绍

应用于边缘计算节点（MEC）、AIoT终端算力池、企业级推理服务等场景，支撑实时语音交互、智能监控、工业质检等低延迟推理任务。方案致力于实现“云-边-端”算力高效协同，解决推理任务调度不均、边缘节点资源利用率低、协议适配周期长等问题。

业务需求

  • 低功耗与小型化

    硬件设备具备低功耗、小尺寸特性，保障在边缘节点有限空间与供电条件下的稳定运行。

  • 低时延响应

    推理任务时延控制在极低水平，满足实时性业务需求，确保数据传输流畅。

  • 灵活资源调度

    支持边缘节点与云端算力动态分配，适配LLM轻量化推理、图像识别等多样化算力需求。

  • 协议敏捷适配

    快速兼容边缘场景下的自定义协议，缩短新业务上线周期，降低对传统网卡固件硬件迭代的依赖。

解决方案

基于图南智能网卡 + GPU算力，提供端到端推理加速方案
  • 监控运维
    集成带内一键日志收集与故障快速定位工具，远程监控边缘节点网卡状态与算力负载，有效降低运维成本。
  • 硬件选型
    推理GPU节点部署TUNAN-7智能网卡，具备半高半长尺寸规格，满足边缘设备安装需求。
  • 算力调度
    通过高效算力调度系统，实现“云-边-端”推理任务动态分发，基于网卡流量识别功能优先处理高优先级任务。
  • 协议优化
    依托P4可编程引擎与RISC-V自定义AI指令集，快速适配边缘场景下的GSE/UEC协议，支持推理数据封装/解封与乱序处理，极大缩短协议适配周期。

客户价值

  • 边缘适配
    精准匹配边缘节点有限空间与供电约束，在保障高算力输出的同时降低集群部署与运行能耗。
  • 敏捷部署
    依托网卡P4可编程引擎，无需迭代硬件即可快速适配边缘多元协议，新业务上线周期显著缩短，快速响应市场需求变化。
  • 资源提效
    网卡硬件级流量识别与优先级调度机制，有效提升算力利用率，避免资源闲置浪费。
  • 时延优化
    推理任务端到端时延极低，满足实时性业务需求，用户交互体验显著提升。