赋创 AI 知识平台FUCHUANG AI Infrastructure Platform

AI Infrastructure Platform

企业 AI 部署决策知识平台

为 DeepSeek、Qwen、GLM 等大模型部署提供 GPU 选型、RAG 架构、RoCE 网络与数据中心规划指南。

DeepSeek GLM5.2 Qwen Kimi RAG GPU Cluster RoCE

从模型选型到集群上线的决策路径

围绕模型规格、算力节点、应用架构和集群底座，梳理企业部署的关键步骤。

01 模型规格

DeepSeek、Qwen、70B 与上下文长度评估。

 02 算力节点

GPU、显存、AI 服务器和推理吞吐规划。

 03 应用架构

RAG、Embedding、重排、生成与运行时框架。

 04 集群底座

RoCE、InfiniBand、液冷与 AI 数据中心关键能力。

热门部署主题

聚焦 DeepSeek、Qwen、70B 大模型、GPU 集群、RAG 与网络等部署热点，快速定位方案。

全库搜索
RAG RAG 企业知识库

拆解数据接入、Embedding、检索、重排、生成和运维治理。

 NET AI 集群网络

对比 RoCE 与 InfiniBand，理解训练/推理集群的网络架构选择。

行业方案

结合金融、制造、医疗、高校等行业场景，提供可参考的 AI 基础设施方案。

查看方案
医学影像 AI 平台GPU 服务器、训练推理一体化与多模态影像分析。

AI 基础设施主干

按硬件分类浏览：服务器、GPU、CPU、互联、网络、存储、内存与供电散热。

服务器 GPU CPU 互联 网络 供电散热 存储 内存 DPU / SmartNIC

关于模型选型、算力估算与部署架构的高频问题，快速找到解答。

查看FAQ
01

70B 模型如何做部署规格规划？

从吞吐、上下文、并发和集群成本综合评估 70B 模型部署。

70B / GPU 集群 02

DeepSeek R1 32B 怎么部署？

面向企业私有化和 PoC 阶段，判断模型、显存与推理服务配置。

DeepSeek 03

RAG 系统的算力规格怎么估？

区分检索、Embedding、重排和生成层，避免把所有预算压在 GPU 上。

RAG / 算力 04

单机部署还是集群部署更合适？

判断企业 AI 项目从 PoC 到正式上线应如何分阶段扩展。

部署架构

核心知识入口

按内容类型快速浏览：AI硬件、AI软件 / 平台、方案、FAQ、指南等。

AI概念 AI硬件 AI软件 / 平台 方案 行业 FAQ 指南 FAQ 对比 专题

从知识到部署

从知识到部署，需要方案支持？

在自主检索之外，如需 GPU 选型、RAG 落地或 AI 集群规划的具体建议，可联系我们获取方案支持。

获取部署建议 AI 解决方案 赋创产品

最近更新

  1. AMD Instinct Coder是什么？Local-first AI Coding架构与服务器配置解析

    AMD Instinct Coder是一套面向企业AI Coding的Local-first方案。本文从官方8卡参考节点、服务器配置、模型路由、使用治理和TCO口径出发，说明企业本地AI项目可以如何参考这套架构。

    AI 服务器

  2. 大模型推理显存怎么计算？从模型权重、KV Cache到并发容量规划

    给出大模型推理显存的工程化估算方法：分别计算模型权重、KV Cache、运行时工作区与安全余量，并解释上下文、并发、GQA/MQA、量化和多GPU并行如何改变实际容量。

    推理框架

  3. 国产GPU项目PoC测试与验收清单：从模型适配到生产可运维性

    国产GPU项目PoC不能只比较峰值算力。本文提供从硬件健康、驱动运行时、模型与算子适配、单卡/多卡性能、并发、稳定性到迁移与运维的中立验收清单。

    GPU

精选内容

  1. 70B 模型部署规划

    FAQ

    FAQ

  2. GLM-5.2本地部署

    指南

    AI 服务器

  3. Qwen系列模型部署

    指南

    指南