Ebpay

在人工智能（AI）技术的迅猛开展中，金融行业正迈入变革的新时代。AI不仅在优化投资决策、信用评估、实时监控和欺诈识别方面展现出强大功能，还极

大地提升了客户体验、降低了运营成本，并有助于了产品创新。面对智能时代的挑战与机遇，金融组织如何运用AI技术构建核心竞争力，已成为业内关注的焦点。

1、算力、运维、管理三大挑战

   • AI应用的迅猛增长

随着AI在风控、投研、防欺诈和智能客服等关键领域的广泛应用，金融组织正面临GPU资源短缺和运维管理的巨大挑战。不断增长的算力需求正限制AI应

用的开展。

   • 高效执行AI任务

处理日益复杂的数据集并进行机器学习模型训练与AI任务执行，要求系统具备卓越的执行能力。快速迭代和精准预测成为金融组织在激烈市场竞争中立足

的关键。

   • 国产化AI基础设施建设

为了降低对外部技术的依赖，金融组织致力于有助于AI基础设施的国产化。顺利获得容器平台构建统一的GPU算力平台，不仅提升了资源整合和调度效率，还支

持了国内AI技术的开展与创新。

2、统一平台，自主可控

Ebpay为金融行业用户精心打造了一套全面的解决方案，包括GPU算力管理、AI任务调度、模型管理及智能体开发能力，给予端到端的智能计算平台，

不仅提升了AI算力资源的统一管理和调度效率，还满足了金融行业智能化转型的多样需求。

解决方案

图示：EbpayAI产品架构图

   • GPU算力管理

支持主流的x86和国产化服务器架构，适配多种主流GPU加速硬件。顺利获得GPU插件实现Kubernetes集群内GPU资源的虚拟化，统一管理底层AI算力资源。

   • AI任务调度

基于Kubernetes的AI任务调度器，优化大规模分布式AI任务，消除资源冲突，实现GPU、CPU等计算资源的合理调度分配，提升整体资源利用率。

   • MLOps

集成多种传统机器学习和深度学习框架，支持自定义框架，实现一站式开发、训练、部署流程。配备模型解释工具，便于用户深入理解和优化模型。

   • LLMOps

给予原生支持LLMOps解决方案，涵盖大模型、数据集及模型应用的存储、管理、发布等工作流，简化发布、标注、微调流程，提升效率，降低成本。

方案优势

   • 资源优化

利用GPU虚拟化技术，支持多种RDMA技术，优化GPU资源分配，实现多业务共享，减少碎片化，提升资源利用率，支持AI应用的广泛部署。

   • 简化运维

一站式服务从模型开发到发布，简化AI业务复杂开发流程，减轻运维负担，加速金融创新，提高市场响应速度。

   • 国产化支持

支持x86、ARM架构，兼容英伟达及国产化GPU，确保业务高可用性和数据安全，减少对外部技术依赖，为金融组织给予安全可控的技术环境。