JINGMAI · COMPUTE INITIALIZING

● AI TOKEN CAPACITY PLATFORM

多芯时代大模型效率引擎，让算力不再受限，让推理超越极限

不看「有多少张卡」，只看真实收益。以单位 Token 成本、持续吞吐、p99 延迟、SLA 和 GPU 利用率，衡量你的算力究竟能产出多少可靠产能。

NNVIDIA

C国产芯片

H异构池

I闲置卡

GPU Util 92%

TokenCAPACITY

GPU / AI 芯片 → Benchmark → Optimize → Schedule → Operate → Tokenize → Revenue

Cost / 1M ↓

5层

L1-L5 统一架构

6大

核心技术模块

30天

Pilot 交付周期

p99

延迟级验收指标

PROBLEM · GOAL

客户问题与技术目标

算力困境集中在「建不好、跑不满、跑不稳、算不清」。我们把每一类问题拆解为可观测的技术表现，并对应到明确、可验收的解决目标。

/ 01

算力建不好

新 GPU / 新模型到手后，
迟迟不能上线，交付周期长。

↗缩短交付周期Time to Production→

/ 02

算力跑不满

设备在运行，但有效产出
没有同步增长。

⌁提升有效利用率Effective Utilization→

/ 03

算力跑不稳

偶发故障、会放大成
线上 P99 波动。

✓提高稳定性P99 / MTTR / SLA→

/ 04

成本算不清

知道 GPU 花了多少钱，
却不知道 1M Token 真正花了多少钱。

▤降低单位成本Cost / 1M Tokens→

TOKEN CAPACITY METRICS

以「可售 Token 产能」替代单纯 GPU 数量

Tokens/s

单位时间有效 Token 产出

衡量真实吞吐

◫

▤

Cost / 1M

生产一百万 Token 的综合成本

衡量经济性

◔

⌁

GPU Util

有效计算资源利用率

识别闲置与调度效率

◷

p99 Latency

99 分位请求延迟

衡量服务稳定性

♢

SLA

服务可用性

生产级验收依据

↯

⇄

MTTR

平均故障恢复时间

衡量故障自治能力

⌁

↗

Goodput

有效训练 / 推理时间占比

衡量集群有效产能

◇

Rev / GPUh

单位卡时可售收入

衡量资产变现能力

ARCHITECTURE · SIX CORE MODULES

五层架构 · 六大核心技术模块

构建更智能、更稳定、更高效的交易基础设施

▥

运营控制层Observability / FinOps / SLA / Agent Optimizer

05⌄

◆

Token 服务层API Gateway / MaaS / Router / Metering

04⌄

◉

模型与推理层vLLM / SGLang / TGI + 自研优化

03⌄

◫

资源池化层K8s / Ray / Queue / Slurm + 异构调度

02⌄

▣

基础设施层GPU / 国产 AI 芯片 / HBM / SSD / RDMA

01⌄

SIX CORE MODULES

六大核心技术模块

从芯片到 Agent，打造一体化、可进化的智能交易系统

▣

异构芯片适配与统一资源抽象

支持英伟达及国产 AI 芯片多后端统一管理，屏蔽驱动、指令集与工具链差异。

→

⇄

模型迁移与推理加速

围绕吞吐、首 Token 延迟、p99、显存与单位 Token 成本进行端到端优化。

→

▱

多芯异构调度与算力池化

跨芯片 / 节点 / 机架池化，按 SLA、负载、成本智能路由，小时间级动态调度。

→

♢

高可用与故障自治

统一可观测体系，支持异常检测、节点隔离、任务迁移与热备替换。

→

⌘

Token Gateway 与 MaaS 封装

兼容主流模型 API，动态选择后端，统一计量、租户隔离、配额与审计。

→

♙

Agent 自动调优

沉淀专家经验为知识库，基于真实负载持续识别瓶颈并生成优化建议。

→

PLATFORM ADVANTAGES

为什么选择晶脉智算

高速推理

自研全栈推理引擎
具备跨芯片、
多模型适配能力
推理延迟最高可降低 80%

实现吞吐能力极致优化，吞吐量提升
3–5 倍
全面支持高吞吐场景的业务需求

显著优化计算延迟
为低延迟场景提供卓越 性能保障

高性价比

端到端 极致优化
推理和部署成本显著降低

提供灵活 按需付费 模式
减少资源浪费，精准控制预算

支持国产 异构 GPU 部署
基于企业已有投资，节省企业投入