国产AI适配：海光 K100-AI 64G 单卡/双卡租用更稳

 1. 企业现在卡在哪儿：不是没卡，是“不敢先买”

很多政企、金融、工业软件公司并不是跑不出大模型，而是卡在三件事：

想做国产适配 / 信创验收，但不想一上来花几百万买 8 卡国产机；

原来是 Intel + NVIDIA + CUDA，怕换国产卡后代码重写得崩；

客户要的是先跑通 DeepSeek / Qwen / 行业小模型推理，再决定扩不扩集群。

这时候，比“堆大集群”更合适的是：1 卡 / 2 卡物理国产算力租用节点。

2. 为什么选「Intel Xeon Gold 6430×2 + 海光 K100-AI 64G」

海光 K100-AI 64G 是国产 DCU 里对 x86 老用户最友好的一张卡：

64GB HBM2/e，显存带宽约 896GB/s–1.2TB/s；

FP16/BF16 约 192 TFLOPS，INT8 约 384 TOPS；

PCIe 4.0 x16，插在现有 x86 服务器里就能用；

软件栈兼容 ROCm / DTK，PyTorch、vLLM、Ollama、PaddlePaddle 可低改动迁移；

相比“换 ARM+自研栈”，原有 CentOS/Ubuntu/麒麟、GCC、MPI、Slurm 不用推倒重来。

对企业来说：昇腾 = 信创全栈路线海光 K100-AI = x86 国产替代、CUDA 低痛苦迁移路线

我们这版 SKU 不跟你讲“谁取代谁”，而是把两条路分开租。

3. 推荐定型：单卡 / 双卡 SKU

SKU A：海光 K100-AI 64G 单卡适配型

CPU：Intel Xeon Gold 6430 ×2（64 核 / 128 线程）

内存：128GB DDR5（原 64GB 偏小，加载 32B 量化模型更稳）

系统盘：480GB SSD ×2 RAID1

数据盘：3.84TB NVMe（放模型/镜像/日志）

加速卡：海光 K100-AI 64G ×1

网络：10GbE 业务 + 1GbE 管理

适用：

  DeepSeek-R1-Distill 7B/14B 推理

  Qwen3-8B / 14B 生产试点

  CUDA→DTK 单卡冒烟测试

  客户现场 Demo / 售前 POC

SKU B：海光 K100-AI 64G 双卡推理型

CPU：Intel Xeon Gold 6430 ×2

内存：256GB DDR5

系统盘：480GB SSD ×2 RAID1

数据盘：3.84TB NVMe ×2

加速卡：海光 K100-AI 64G ×2（跨 CPU 直连，TP=2）

网络：25GbE 业务 + 10GbE 管理

适用：

  Qwen3-32B / DeepSeek-R1-Distill-32B 量化推理

  多租户 API 服务

  轻量 LoRA 微调

  长上下文（8k–32k）企业知识库问答

经验口径：32B FP16 单卡 64G 很紧，双卡 TP=2 才是“能扛业务”的租用法。

4. 和“直接买 8 卡国产机”的对比

我们见过太多企业：标书写“国产适配”，但工程师连 K100-AI 的 DTK 环境都没进过。先租 1 卡，比先签 8 卡合同更专业。

5. 典型客户场景

政企集成商：先租 1 卡出 Demo，再写进招投标附件；

金融 IT 厂商：原有 x86 中间件不动，只把推理层迁到海光 DCU；

制造业 AI 部门：CV/NLP/质检模型从 T4/L20 迁国产，先单卡验证精度；

大模型应用公司：Qwen3-32B 行业问答，双卡 K100-AI 做成本可控推理；

信创实验室：x86+海光 和 鲲鹏+昇腾 各留一套，做对照报告。

6. 为什么我们不建议你用 64GB 内存交机

海光卡有 64G 显存，但主机内存不能也“刚好 64G”：

模型权重加载到内存

Docker / K8s / vLLM / 日志 / 监控都要吃内存

32B 量化模型 + 多并发，64G 很容易 OOM

所以我们交付标准是：

单卡：128GB 起

双卡：256GB 起

系统盘和数据盘分离

电源按 1600W+ 冗余，风道按 300–350W 被动散热卡设计

租用平台不是“能亮机就行”，是“客户远程 SSH 进来就能跑业务”。

7. 国产算力平台怎么选卡，和生态

我们平台同时有：

鲲鹏 + 昇腾 910B4（信创合规）

Intel 6430 + 海光 K100-AI（x86 迁移）

昇腾 300I A2（入门推理）

如果你符合下面任一条，可以直接申请测试卡：

要交国产适配/信创验证报告，但还没采购；

原来是 T4 / L20 / A10，老板说“明年要国产”；

想跑 DeepSeek / Qwen3 32B，但不想先买 8 卡；

招标附件要写“已在实际国产算力环境验证”。

我们可以给你：

1.1 卡 / 2 卡海光 K100-AI 测试环境；

2.CUDA→DTK 迁移检查清单；

3.DeepSeek-Qwen 32B 推理部署脚本；

4.出一份《x86+海光 DCU 国产适配验证单》用于标书。

【国产算力DCU 海光K100 AI 64G 算力租用  13693103363  或  13521310298 】