昆仑技术助力某全国性股份制商业银行AI算力集群建设，高效实现金融智能化升级

在当前金融科技快速发展的背景下，某全国性股份制商业银行客户正积极推动人工智能技术在金融核心业务场景的深度应用。为强化在金融知识智能问答与报告自动化生成等业务领域的智能化处理能力，该银行客户持续推进基于昇腾平台的AI算力集群建设。

昆仑技术作为领先的国产化算力提供者，为该银行客户提供KunLun G5680 V2 AI服务器及全流程技术支持。该服务器基于鲲鹏处理器和昇腾910 AI处理器，具有高计算密度、高能效比和高网络带宽等优点，满足金融机构机房部署和大规模数据中心集群部署的要求。此外，此次合作还涵盖Qwen2系列、Qwen1.5系列、BGE等主流模型的部署与优化，助力该银行客户实现金融问题咨询和金融评估生成等关键业务场景的智能化落地。

复杂环境下的高效部署要求

● 在技术实施层面，团队遇到环境兼容性挑战。基于该银行客户提供的Docker基础镜像部署CANN、MindIE时，出现dnf模块缺失问题，影响后续模型的部署与测试进度。

● 在模型运行阶段，团队聚焦 NPU 资源调度、模型启动速度等性能痛点，针对 Qwen2-72B 模型启动耗时较长的问题，需要优化 IO 加载策略以提升启动效率；同时需要完善 BGE 模型的日志管理机制，实现日志的规范归档、自动清理及统一命名，保障模型运行的可追溯性与稳定性。

昆仑技术的全方位技术支撑

昆仑技术提供KunLun G5680 V2 AI服务器，为客户提供可靠、高效的算力底座，同时基于KunLun AI Space大模型加速引擎系统化地解决模型迁移过程中的各类技术难题。

● 针对环境兼容性难题，技术团队创新性提出镜像重构方案，基于行内系统构建新的Docker基础镜像，有效解决CANN安装过程中的依赖问题。这一方案不仅解决当前问题，同时为后续类似环境提供标准化解决方案。

● 在性能优化方面，团队通过新增本地NVMe硬盘、优化IO加载策略等措施，将Qwen2-72B模型的启动时间从最初的5分钟以上降低到2-3分钟，极大提升用户体验和系统效率。

金融智能化转型的显著成效

通过昆仑技术的专业服务与技术支持，该银行客户在AI算力集群建设上取得显著成效。项目成功实现金融问题智能咨询与金融评估报告自动化生成两大核心业务场景的落地应用，大幅提升业务处理效率与智能化水平。

昆仑技术通过该项目进一步验证KunLun服务器和KunLun AI Space大模型加速引擎在金融场景的有效性。这一成功案例为金融机构在智能化转型道路上提供了可复制的实践路径，展现了国产算力在金融核心业务场景中的应用价值。