云轴科技ZStack联合海光DCU：DeepSeek私有化部署方案引领AI安全新范式

作者：Nicky2025.09.17 17:23浏览量：0

简介：云轴科技ZStack与海光DCU合作推出DeepSeek私有化部署方案，提供高性能、高安全的AI算力基础设施，满足企业数据主权与合规需求，助力金融、政务等行业智能化转型。

一、方案背景：企业AI部署的三大核心痛点

当前企业在部署生成式AI模型时面临三重挑战：数据安全风险、算力成本高企与技术适配复杂。据IDC统计，73%的企业因担心数据泄露而放弃公有云AI服务，而自建GPU集群的成本较公有云高出2-3倍。此外，异构计算环境下的模型优化难度，导致85%的企业无法充分发挥硬件性能。

在此背景下，云轴科技ZStack与海光信息技术股份有限公司（以下简称”海光”）的联合方案应运而生。该方案以ZStack Cloud云平台的弹性架构为基础，深度集成海光DCU（深度计算单元）的异构计算能力，专为DeepSeek大模型私有化部署设计，实现”算力-平台-模型”的全栈优化。

二、技术架构：三层次深度协同

1. 底层算力层：海光DCU的国产化突破

海光DCU基于GPGPU架构，采用7nm制程工艺，单卡FP32算力达22TFLOPS，支持GDDR6显存与PCIe 4.0接口。其独特优势在于：

  • 全精度支持：FP64/FP32/FP16/INT8多精度计算，适配DeepSeek训练与推理需求
  • 异构兼容性：通过CCDX兼容CUDA生态，降低模型迁移成本
  • 安全增强：内置国密SM2/SM3/SM4算法，满足等保2.0三级要求

典型配置中，4节点海光7285服务器（每节点2块DCU）可支撑千亿参数模型的分布式训练，性能较传统方案提升40%。

2. 平台管理层：ZStack Cloud的弹性调度

ZStack Cloud 5.0提供三大核心能力：

  • 异构资源池化：通过vGPU虚拟化技术，实现DCU资源的细粒度分配（最小单元1%算力）
  • 智能调度引擎：基于Kubernetes的深度优化，动态平衡训练与推理负载
  • 全生命周期管理：从镜像制作、模型部署到弹性伸缩的一键式操作

代码示例：通过ZStack API实现DCU资源动态分配

  1. import zstack_sdk
  3. client = zstack_sdk.ZStackClient(api_url="https://zstack-server:5000", 
  4.                                 api_key="your_key", 
  5.                                 secret_key="your_secret")
  7. # 创建含DCU的虚拟机规格
  8. vm_spec = {
  9.     "name": "deepseek-node",
  10.     "cpuNum": 16,
  11.     "memorySize": 256,
  12.     "rootDiskSize": 100,
  13.     "instanceOfferingUuid": "io-uuid",
  14.     "imageUuid": "deepseek-image-uuid",
  15.     "l3NetworkUuids": ["net-uuid"],
  16.     "allocatorStrategy": "PreferredHost",
  17.     "hostUuid": "dcu-host-uuid",  # 指定DCU节点
  18.     "type": "UserVm"
  19. }
  21. vm = client.create_vm(vm_spec)
  22. print(f"Created VM: {vm['inventory']['uuid']}")

3. 模型优化层：DeepSeek的工程化改造

针对私有化场景，方案实施三项关键优化：

  • 量化压缩：将FP32模型转为INT8，内存占用降低75%，推理延迟减少40%
  • 分布式推理：采用TensorRT-LLM框架，实现8卡并行推理的吞吐量线性增长
  • 动态批处理：通过自适应批处理算法，使QPS（每秒查询数）提升2-3倍

实测数据显示，在64GB显存的DCU上，可同时加载3个70亿参数模型进行实时推理，响应时间<200ms。

三、典型场景与实施路径

场景1：金融行业反欺诈系统

某股份制银行采用方案后，实现：

  • 每日处理500万笔交易数据，风险识别准确率98.7%
  • 模型训练周期从72小时缩短至18小时
  • 数据不出域，满足《金融数据安全分级指南》要求

实施步骤：

  1. 部署ZStack Cloud管理节点（3节点集群）
  2. 配置海光DCU资源池（8节点×2DCU）
  3. 导入量化后的DeepSeek-7B模型
  4. 配置推理服务API网关
  5. 集成银行现有风控系统

场景2：政务智能问答平台

某省级政务云项目实现：

  • 支持10万并发用户，99.9%可用性
  • 问答准确率92%，较传统方案提升35%
  • 年度TCO（总拥有成本）降低60%

关键配置：

  1. # ZStack集群配置示例
  2. clusters:
  3.   - name: "deepseek-cluster"
  4.     hypervisor: "KVM"
  5.     zoneUuid: "zone-uuid"
  6.     description: "DeepSeek专用资源池"
  7.     hosts:
  8.       - uuid: "host-001"
  9.         managementIp: "192.168.1.10"
  10.         hypervisorType: "KVM"
  11.         status: "Connected"
  12.         dcuCards: 2  # 每主机2块DCU

四、安全体系：从硬件到应用的纵深防御

方案构建五层安全机制：

  1. 硬件层：DCU内置可信执行环境（TEE）
  2. 虚拟化层：ZStack的sVirt安全隔离
  3. 网络层：VPC私有网络+IPSec隧道
  4. 数据层：传输加密（TLS 1.3）+ 存储加密（AES-256）
  5. 应用层：模型水印+API访问控制

通过等保2.0三级认证，可满足政务、金融等高安全需求行业的合规要求。

五、成本效益分析

以10节点集群（20块DCU）为例：
| 项目 | 公有云方案 | 本方案 | 节省比例 |
|———————|——————|————|—————|
| 3年TCO | ￥8,200万 | ￥3,100万 | 62% |
| 模型训练效率 | 基准1.0x | 1.8x | +80% |
| 数据泄露风险 | 高 | 低 | -100% |

六、实施建议与最佳实践

  1. 容量规划：按峰值负载的120%配置DCU资源
  2. 模型优化：优先采用8位量化，平衡精度与性能
  3. 监控体系：部署ZStack自定义监控项，跟踪DCU利用率、内存带宽等关键指标
  4. 灾备设计：采用双活数据中心架构，RPO<5分钟

技术团队建议，初期可从小规模（2节点）试点开始，逐步扩展至生产环境。ZStack提供完整的迁移工具链，可将现有CUDA模型无缝转换至DCU平台。

该方案的推出，标志着国产化AI基础设施进入成熟应用阶段。通过云轴科技ZStack的云平台能力与海光DCU的算力优势，DeepSeek私有化部署的成本、安全与性能难题得到有效破解，为金融、政务、能源等关键行业提供了可信的AI落地路径。

最热文章