證券行業正在積極擁抱人工智能技術，以提高效率、降低成本、增強客戶體驗和優化風險管理，其應用場景已廣泛覆蓋智能客服、投資研究、投行業務、風險合規、代碼生成、智能投顧、交易監控及輿情分析等多個關鍵領域。這一技術革新不僅顯著增強了證券公司的業務處理與決策能力，更驅動了行業的全面數字化轉型與業務流程重塑，引領證券業步入變革新時代。金融領域的人工智能應用依托于多元化的算法組合，涵蓋決策樹算法（XGBoost、GBDT 等）、自然語言處理算法（BERT）及圖神經網絡算法（GCN、CNN）等。GPU 加速卡在這些深度學習模型中展現出卓越加速性能，對眾多 AI 應用至關重要。然而，GPU 資源的傳統獨占模式限制了其利用率，優化 GPU 資源使用成為行業面臨的迫切挑戰。為破解這一困局，某頭部證券公司果斷引入青云 GPU 資源池化方案，一場有關 AI 算力的革命自此拉開帷幕。一池多芯，異構算力盡在掌握
證券公司采用青云 AI 智算平臺，憑借獨特的“一池多芯”設計理念實現跨品牌、跨型號的異構 GPU 資源池，充分發揮各類 GPU 性能優勢，實現算力資源的充分利用。更重要的是，平臺還支持國產算力與英偉達算力的異構池化管理，為證券公司國產化替代進程奠定堅實基礎。
某證券公司架構圖
在算力管理方面，青云 AI 智算平臺同樣表現出色。它能夠實現算力資源的動態分配與調度，根據業務特點進行精細化管理與優化。此外，平臺還支持算力優化、共享和切分功能，確保每一份算力都能得到充分利用。通過靈活自定義計算規格，甚至顯存切分規格，讓資源利用更加高效，從而大幅降低成本，提高業務處理效率。
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面對證券行業復雜多變的業務需求，青云 AI 智算平臺同樣游刃有余。它支持 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 MindSpore 等多種主流 AI 框架，能夠滿足該證券公司在不同業務場景下的需求。無論是復雜的算法模型訓練，還是實時的數據分析與預測，平臺都能提供強有力的支持。
證券數智化再上新臺階
實施該方案后，證券公司 AI 算力利用率躍升 10 倍，通過精細算力調度與優化算法，實現成本降低與效率提升的雙重效益。高性能、可擴展的算力資源加速業務響應，滿足多元化場景需求。在安全性層面，青云 AI 智算平臺提供強大防護，保障業務數據與用戶隱私，支持多租戶隔離與權限管理，為數字化轉型提供堅實保障。未來，該頭部證券將繼續深化對 AI 技術的應用和探索，不斷提升業務處理效率與客戶體驗。而青云作為領先的 AI 基礎設施服務提供商，也將持續為金融行業客戶提供創新的技術支持和解決方案，共同繪制金融 AI 的新藍圖。
復制成功
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