面临的现状及痛点
算力需求快速增长
能源行业 AI 应用不断增多，如智能电网、设备故障诊断、风光功率预测、智慧调度等，对高性能算力需求持续提升
算力资源响应不足
集团和二级单位在推进 AI 应用时，常面临算力不足、资源申请慢、业务需求无法及时支撑等问题
国产化要求提升
能源央国企对国产化算力比例有明确要求，需要兼顾国产芯片采购、信创适配和业务模型运行效果
方案架构
方案优势
国产化算力，自主可控
基于昆仑芯等国产算力资源，满足能源行业信创和国产化建设要求，降低对进口算力的依赖
异构算力统一纳管
通过百舸异构计算平台，统一管理昆仑芯、昇腾、寒武纪、海光、GPU 等多类型算力资源
智能调度提高利用率
支持 AI 作业调度、GPU 调度、弹性训练、跨域调度等能力，提升算力资源分配效率和使用效率
支持多租户运营
平台支持多租户模式，可支撑集团内部多单位使用，也可支持算力服务租赁和对外运营
全流程服务支撑
覆盖规划设计、硬件安装、软件部署、系统培训、试运行、验收和运营体系建设，支撑智算中心长期运营
应用场景
集团自建自用智算中心
面向能源集团总部，建设统一算力底座，支撑集团级 AI 应用、模型训练、推理部署和数据分析
自建自用兼算力外售
在满足内部业务的同时，通过多租户和算力服务能力，对外提供算力及模型能力租赁服务
电算一体化应用
结合新能源发电和储能设施，建设智算中心消纳电力，并通过算力交易扩大收益来源
客户案例
中国石化人工智能基础设施工程项目
百度智能云为中国石化建设异构算力调度系统和人工智能开发平台，提供 AI 容器、AI 计算、AI 存储等能力，帮助客户构建自主可控的人工智能基础设施，支撑智能化应用开发
中海油集团 AI 增强项目
百度智能云为中海油建设异构算力调度系统，实现 GPU 资源虚拟化、资源隔离、动态分配和任务调度，提升 GPU 资源利用率，并建设人工智能平台运营门户，统一对接 AI 应用、开发平台和算力资源