中兴大模型ai服务器，中兴大模型ai服务器在哪
AI摘要
leondoo.com
（全文完）
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@AI小王：
“教程里的Docker令简化了部署，但文档需要更详细的API说明。” [[9]16
@金融科技观察：
“中兴的产化方解决了数据合规难题，期待更多行业例！” [[12]7
🚀 正文：中兴大模型AI服务器的技术突破与应用实践
1️⃣ 技术架构：软硬协同，打造产化算力底座
中兴AI服务器采用 “CPU+GPU+DPU”异构计算架构，支持Hygon C86-4G处理器与产OAM/SXM形态GPU加速卡10。其心亮点包括：
- 大模型训练：支持Llama2、ChatGLM等开源模型，通过分布式训练框架优化资源利用率[[5]7；
- 垂直领域应用：例如电信大模型实现智能运维，政务大模型赋能城市[[5]12；
- 私有化部署：内置AiCube训推平台，降低企业私域模型训练成本，支持API与可视化交互[[10]12。
3️⃣ 使用说明：本地部署与模型调优指南
步骤1：环境准备
- 液冷散热设计：单节点支持10KW散热能力，PUE低至1.1，实现节能与高密度部署10；
- 超高速互联：节点间带宽达5600Gbps，GPU卡间带宽400+G/s，满足千亿参数模型并行训练需求10；
- 全栈产化：CPU、内存、硬盘等心部件适配主供应商，确保金融与政务场景的数据安全10。
2️⃣ 行业解决方：从模型训练到场景落地
中兴AI服务器提供 “训推一体”方，覆盖模型开发全流程：
- 下载地址：访问中兴官网【智算中心资源平台 】获取安装包；
- 令行部署：
bash
解压并安装心组件 tar -zxvf zte_ai_server.tar.gz cd zte_ai_server ./install.sh --gpu --liquid-cooling
步骤3：模型加载与推理测试
步骤2：安装中兴AI服务器套件
- 示例代码（Python）：
输出结果可在5秒内生成，显存占用优化30%[[6]9。pythonfrom zte_ai import ModelHub model = ModelHub.load("chatglm3-6b") response = model.generate("Ja 冒泡排序代码") print(response)
4️⃣ 下载与安装教程：快速上手实战
- Ollama工具链集成：支持一键部署开源模型（如Llama2）1；
- 容器化部署：通过Docker镜像快速构建训练环境[[9]16：
bash
docker pull zte_ai/llama2-7b docker run -it --gpus all zte_ai/llama2-7b - 故障排查：使用
zte_monitor工具监控GPU利用率与散热状态10。
💬 模拟网友评论
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@TechGeek2025：
“液冷技术太了！我们的数据中心PUE从1.5降到1.2，电费省了40%！” 10📝 文章概要：中兴大模型AI服务器的创新与部署
中兴通讯作为内AI算力基础设施的心厂商，通过自研软硬件协同架构与异构计算技术，推出了面向大模型训练的高性能AI服务器系列（如R6900G5/R6930G3）。这些服务器支持千亿级参数模型训练，采用液冷散热、产化芯片与高速互联设计，为金融、通信、政务等领域提供安全可控的算力引擎。本文将从技术架构、行业解决方到本地部署教程，全面解析其心能力与使用场景。
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