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东方超算Deep X 构建企业级 AI 生态:以硬件为基、兼容为脉,打通算力落地全场景

【中国,北京】当企业级 AI 算力从 “机房专属” 走向 “移动部署”,东方超算(deepx.ai-power.com)凭借 Deep X 系列算力平台,正以 “硬件底座 + 技术兼容 + 行业适配” 为核心,构建一套贴合企业实际需求的 AI 生态系统。这套生态不依赖虚构概念,而是完全基于 Deep X 的硬件性能、兼容特性与行业落地经验,让 “强大算力” 与 “便捷应用” 形成闭环,已服务 500 + 企业客户。

硬件底座:便携算力解锁生态场景边界

Deep X 生态的核心支撑,是其经过市场验证的硬件产品矩阵。从入门级 Deep X G20(798 TOPS 算力、RTX PRO 2000 8GB 显卡、最高 192GB 内存),到标准级 G20 PRO(1334 TOPS 算力、RTX PRO 4000 16GB 显卡),再到旗舰级 G20 Pro Max(1824 TOPS 算力、RTX PRO 5000 24GB 显卡),全系列均保持 1.68kg 轻量化设计与 2.7L 紧凑体积,300W 功耗适配会议室、工地现场、会诊中心等多场景供电需求。

这种 “超算级性能 + 笔记本级便携” 的硬件特性,直接打破了 AI 算力的场景限制 —— 建筑设计师可在工地实时渲染 BIM 模型(达实时 60fps),量化交易员在办公桌部署低延迟策略(延迟≤5ms),医生在会诊中心快速调用 CT 影像辅助诊断工具。硬件不再是 “固定设备”,而是生态中可移动的 “算力入口”,为后续应用落地提供了场景基础。

技术兼容:零迁移成本打通生态协作通道

生态的活力源于 “无障碍协作”,Deep X 系列基于 Intel x86 架构打造的 “生态无缝兼容” 特性,成为连接企业 IT 系统、开发者工具与 AI 模型的关键。网站数据显示,Deep X 可 100% 兼容现有开发环境:PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架无需重新编译,ONNX Runtime 模型可直接运行,Docker 镜像无需适配即可部署,真正实现 “零迁移成本”。

这一特性让生态参与者无需为硬件重构技术体系:企业 IT 团队可直接将 Deep X 集成至现有系统,无需额外投入适配开发;开发者基于熟悉的工具链即可开发适配 Deep X 的 AI 应用,无需学新的技术标准;甚至第三方成熟模型(如 MLPerf v3.1 测试中验证的 LLaMA 13B、Stable Diffusion XL),也能在 Deep X 上实现最优性能 ——LLaMA 13B 推理速度达 779 tokens/s,Stable Diffusion XL 生成速度 28 img/min,实测性能较同类平台提升 27%-58%。

行业适配:基于实际需求的生态应用落地

Deep X 生态的应用层,完全围绕各行业真实需求构建,无任何虚构场景。通过与 500 + 企业合作验证,目前已形成六大核心行业的 “算力 + 应用” 解决方案:

量化金融:支持低延迟本地部署,策略回测速度提升 8 倍,某 10 亿规模量化私募通过 Deep X 实现 Alpha 收益提升 2-5%,同时规避数据泄露风险;

医疗影像:AI 辅助诊断工具适配后,阅片效率提升 4 倍,某三甲医院影像科漏诊率从 8% 降至不足 1%;

建筑设计:BIM 模型实时渲染功能落地,客户会议室修改方案后 5 分钟即可呈现效果图,某甲级建筑设计院投标中标率从 30% 提升至 70%;

影视后期:支持 8K 视频剪辑与实时预览(8K@55fps),解决传统设备卡顿问题;

智能制造:AI 工业质检工具适配后,检测效率达 120 片 / 分钟,较人工提升 12 倍;

药物研发:满足 FP64 高精度分子模拟需求,助力研发周期缩短 10 倍。

这些应用并非独立存在,而是基于 Deep X 硬件性能与兼容特性,与企业现有工作流深度融合,形成 “拿即用、用即优” 的生态应用体验。

(来源:国际商业新闻)
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