一、大模型部署架构设计
上海移动采用参数服务器与去中心化混合架构，通过深度集成DeepSeek-R1系列模型，构建多机多卡训推架构。其智算平台支持从单机单卡到多机多卡的弹性扩展，预置标准镜像库与开发工具箱加速模型部署效率。
关键技术实现包含：
- 基于COCA算力原生平台实现全尺寸模型适配
- NVMe SSD存储系统保障数据吞吐量
- Kubernetes集群管理工具实现动态资源分配
二、算力集群节点优化策略
通过硬件加速与拓扑优化提升算效比，主要措施包括：
- 采用英特尔®至强®处理器AMX加速器提升CPU推理性能
- 配置A100/H100 GPU实现FP16精度下的混合计算
- 优化3节点24卡A800集群的流水线并行策略，解决奇数节点利用率问题
三、边缘计算与混合云实践
创新性部署AiCube训练推理一体机，支持满血版DeepSeek模型边缘化运行。该方案具备：
- 140W低功耗设计适配多场景部署
- 星云系列模组支持1T-50T端侧算力配置
- 混合云架构实现模型服务下沉与数据隐私保护
四、部署实践案例解析
在医疗领域实施DeepSeek-R1 671B私有化部署时，通过以下步骤实现高效落地：
- 使用移动云预置镜像完成基础环境搭建
- 基于AMX加速的CPU推理优化降低30%时延
- 部署智能流量调度系统保障服务SLA
上海移动通过构建弹性算力集群、创新边缘节点部署、优化异构计算资源，形成覆盖训练-推理-服务的全栈大模型部署能力。其经验表明，合理的节点拓扑设计与混合云架构是提升大模型经济效益的关键。
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