平台与环境评估
梳理硬件、驱动、软件栈、模型框架与现有部署方式，明确适配范围、风险点和待验证项。
服务定义与目标
深圳连辰智能科技有限公司面向企业实际部署需求，围绕华为昇腾、摩尔线程及其他国产 AI 芯片平台开展服务评估。重点不是抽象地追求单一指标，而是在明确质量、稳定性和资源约束的前提下，推动模型推理链路更贴合目标环境。
模型推理适配
围绕模型转换、图编译、运行配置和服务调用链路，评估与目标国产算力环境的匹配方式。
算子调优与验证
结合运行画像定位瓶颈，评估算子、内存、并行及批处理策略，并在目标环境中核验结果。
可评估的模型工作负载
不同工作负载的模型结构、输入形态和质量约束不同，适配与优化应以实际任务为准，而非套用单一方案。
文本推理大模型
关注上下文、并发、批处理、首字与生成过程等实际推理链路的适配和验证。
视频生成大模型
结合生成流程、资源使用与任务质量要求，评估适配路径和需要实测的环节。
语音生成
围绕请求处理、音频生成与服务集成方式，分析运行环境中的兼容性和优化空间。
语音转文字 / 语音识别
结合音频输入、识别任务、结果质量和稳定性要求，开展模型推理适配与验证。
组合式推理服务
面向包含前后处理、模型调用和业务系统集成的链路，识别端到端需要验证的资源与性能环节。
其他待评估任务
可依据模型、框架、数据形态及运行环境讨论评估范围，最终可行性以项目实测验证为准。
适配与调优链路
从当前环境出发，逐步缩小不确定性；每一步都服务于下一步的实测，而不是预设结论。
- 现状盘点
确认硬件、系统、驱动、框架、模型和调用方式。 - 兼容性评估
识别模型推理、算子和依赖链路中的适配事项。 - 运行画像
在可控条件下观察资源使用、瓶颈和异常表现。 - 优化验证
评估算子、图编译、内存、并行与批处理等方向。 - 结果复核
结合质量、稳定性和有效产出复核可落地的配置。
如何理解 Token 产出效率
Token 产出效率是指在既定硬件资源和质量/稳定性要求下的有效推理 Token 产出或吞吐效率。它不等同于脱离业务条件的单一吞吐数字：评估还应同时关注任务质量、错误情况、资源约束和运行稳定性，避免用吞吐掩盖精度或稳定性问题。
项目经验与边界
基于项目经验，在具体硬件、模型、框架、批处理策略和运行环境满足条件并经过实测验证的场景下，部分推理工作负载可将 Token 产出效率提升约 20%；实际效果以项目实测为准。
这不是对所有芯片、模型或业务场景的普遍保证，也不是固定承诺或公开基准测试结果。任何适配、优化和验证结论均依赖具体硬件、模型、框架版本、运行环境以及质量、稳定性要求。
交付流程
以可核验的范围和条件推进，便于技术与业务团队共同判断下一步。
- 1. 需求澄清确认目标工作负载、环境信息、质量与稳定性要求。
- 2. 方案评估梳理适配范围、验证条件、依赖项和潜在风险。
- 3. 适配与调优在约定环境中开展模型推理适配、算子调优和联调。
- 4. 实测与复核按项目条件核验结果，沉淀可复用的配置与说明。
常见问题
可以评估哪些国产 AI 芯片平台？
服务方向覆盖华为昇腾、摩尔线程及其他国产 AI 芯片平台。具体可评估范围取决于实际硬件、驱动与软件栈、模型和框架版本，以及项目现场的可验证条件。
支持哪些大模型工作负载？
可围绕文本推理大模型、视频生成大模型、语音生成、语音转文字或语音识别等工作负载开展适配与优化评估。是否适合进入实施阶段，需要结合目标模型、调用方式和运行环境确认。
Token 产出效率是什么意思？
Token 产出效率是指在既定硬件资源以及质量、稳定性要求下，系统实际可用的推理 Token 产出或吞吐效率。评估时不会只看单一吞吐数值，还需结合任务质量、错误情况和运行稳定性。
约 20% 的优化效果是否适用于所有项目？
不适用。基于项目经验，在具体硬件、模型、框架、批处理策略和运行环境满足条件并经过实测验证的场景下，部分推理工作负载可将 Token 产出效率提升约 20%；实际效果以项目实测为准。
算子调优会如何开展？
通常从运行画像、瓶颈定位和兼容性检查开始，再按实际情况评估算子实现、图编译、内存使用、并行与批处理策略。每项调整都需要在目标环境中验证质量和稳定性。
开始评估前需要准备什么？
建议准备目标硬件与软件环境信息、模型和框架版本、代表性请求或数据、现有部署方式，以及对质量、稳定性和资源约束的要求。信息越完整，评估边界越清晰。