金融算力大模型

大模型算力是指计算机系统执行大模型相关计算任务的能力。大模型的重要性训练效率：大模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据，高效的算力能够显著加快模型训练速度，缩短研发周期。性能保障：在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能，推动大模型技术不断进步与发展，进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要算力来源硬件设备：CPU：中央处理器，擅长处理多线程并发任务，适用于逻辑控制密集型工作负载，但在阶段，即根据输入生成输出的过程，强大的算力可以保证快速、准确地响应用户请求，提供流畅的用户体验，尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时，如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力：充足的算力储备为探索更复杂处理大规模并行计算任务时效率相对较低，通常作为大模型训练和推理的辅助设备。GPU：图形处理器，拥有大量计算核心，特别适合进行大规模矩阵运算，在深度学习场景下表现出色，是目前大模型训练和推理的主流硬件加速设备。FPGA：现场可编程门阵列，可以通过重新配置实现不同的计算架构，灵活性较高，适用于一些对定制化计算有要求的场景，但开发难度相对较大。算力单位常用的算力单位有FLOPS

大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新、行业动态等多维度信息的深度学习，大模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如，它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中，挖掘出影响股价波动的关键因素，从而为投资者提供更具前瞻性的投资建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正

大模型分析涉及多个方面，包括技术原理、算力需求、推理成本、算力基础设施挑战、多模态、长序列、混合专家模型等。技术原理：大模型的预训练技术原理是利用大量无标签或弱标签的数据，通过算法模型进行训练，得到一个初步具备通用知识或能力的模型。算力需求：大模型对算力的需求每年增长四倍以上，过去十年间算力需求增长约100万倍。MoE（混合专家模型）能够在保持模型性能的同时，相比同等规模的稠密模型显著降低计算资源的需求。推理成本：大模型的推理成本相对较高，尤其是在边缘设备上，推理效率仍是瓶颈。算力基础设施挑战：随着大模型算力需求的增长，加速集群互联技术演变成为跨尺度、多层次的复杂系统工程问题，涉及芯片设计任务适应性。然而，这些模型架构的演进同时带来了更巨量的算力需求以及更复杂的集合通信需求，对现有算力基础设施带来了更大挑战。、先进封装、高速电路等多个领域。多模态、长序列、混合专家模型：多模态、长序列、MoE模型已成为大模型架构演进的确定性趋势，它们不仅提升了人工智能在内容理解和内容生成方面的能力，而且提高了模型的泛化能力和

大模型分布式推理是应对大模型推理过程中算力需求和成本挑战的重要技术手段。大模型通常具有海量的参数，其推理对算力要求极高，导致推理成本中95%用于算力，且“万卡集群”的使用效率经常在50%以下，存在算力资源浪费的情况。单张GPU卡的显存难以支撑大模型的推理，无法满足大模型的实时性和高吞吐量要求。实现方式模型并行：将大模型分割成多个子模型，分配到不同的计算设备上进行推理，然后再将结果进行合并。例如一致性和同步问题。优势降低算力成本：通过将推理任务分布到多个计算设备上，可以充分利用现有的算力资源，避免了为单个大模型配备昂贵的高端计算设备，从而降低了硬件成本。同时，提高了算力的使用效率，减少了算力，形成流水线作业，减少每个GPU的等待时间。数据并行：将输入数据分割成多个子集，分别在不同的计算设备上进行推理，最后汇总结果。数据并行可以充分利用多个计算设备的算力，提高数据处理的速度，但需要注意数据的，可以按照模型的不同层或不同的模块进行切分，常见的有张量并行、流水线并行等技术。张量并行是将模型的张量在多个GPU上进行切分和并行计算，以提高计算效率；流水线并行则是将模型的不同层分配到不同的GPU上

大模型技术兴起下，AI中台难以满足异构模型与算力的统一管理需求。大模型存在启动慢、监控性能差、请求堵塞、微调自动化不足及推理运维成本高问题;管理运维安全方面,企业对多类型、多来源模型的监控运营能力不足,数据安全与国产化合规压力大,需提升对国产算力和大模型的支持;国产化硬件适配面临多芯片兼容难题国产芯片推理性能需提升，且算力资源池构建与异构资源统一管理问题待解。产品能力多模型统一纳管：SophonLLMOps已实现了对内外部所有主流大模型的全面统一纳管与标准化管理可帮助企业实现AI系统的高效运行，为企业业务拓展提供了坚实的技术保障。异构算力调度：支持国内外GPU/NPU(ARM/x86)混合部署，实现异构算力集群的统一管理、资源精细化切分与高效调度，提升系统灵活性。私有化部署方案：SophonLLMOps支持在私有化环境中快速使用R1模型进行具备深度思考的服务及应用开发，利用DeepSeekR1实现知识库和工具调用，并快速部署至企业内部，加速基于大模型的企业级应用快速落地。

AI大模型的发展是一个多维度、跨领域的过程，涉及技术进步、应用场景拓展、算力提升等多个方面。技术发展训练数据重视：早期训练数据未受足够重视，如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量的增长，更需保证质量和多样性，高质量数据对模型能力和天花板有重要意义，大规模生产高质量数据成为大模型研发机构的竞争力所在。多模态融合推进：多模态融合是重要趋势，其训练增加了图像和视频分辨率等重要维度，高分辨率虽能提升模型了如阅读长篇小说、项目级代码分析和构建等新应用，但也带来了推理计算代价高昂的问题，且上下文本身对信息不进行压缩，无法直接捕捉深层知识和规律。应用拓展产业应用加速：大模型正加速在各个产业落地应用，如金融行业和领域的特点，开发出更具针对性和专业性的行业大模型，如金融大模型、医疗大模型等，以更好地满足特定领域的需求。新应用场景涌现：随着技术的发展，大模型还催生了一些新的应用场景，如兼具情商与智商的大模型将性能，但会带来高计算成本，如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长：大模型的上下文长度快速增长，从最初的4k发展到如今的32k，2024年3月出现了支持1m或更长上下文的模型，超长上下文解锁

整合了算力资源、数据管理、模型训练框架、评估工具等一系列要素，为大模型从构思到实际应用提供全流程支持。功能特点多样化模型支持：集成业界主流开源大模型，开发者无需从头构建模型，可选择合适的预训练模型进行不同工具和平台间切换的时间，自动化的流程和丰富的模板，进一步缩短开发周期。保障模型质量：完善的模型评估和优化机制，以及对算力资源的合理调配，有助于训练出高性能、高稳定性的大模型。应用场景智能客服：利用大解锁大模型开发管理平台：AI时代的“魔法工坊”大模型开发管理平台介绍概念：大模型开发管理平台是一种集成化的工具系统，旨在辅助开发者高效地进行大模型的开发、训练、优化、部署以及后续的管理维护工作。它从开发到部署的周期，使开发者更专注于业务逻辑与创新应用设计。算力资源管理：能实现对硬件集群平台化管理、算力资源的按需分配和快速调度。开发环境集成：提供提示词集成开发环境，方便开发者轻松创建、编辑和测试用于大语言模型的提示词；支持检索增强生成，智能体开发等，助力构建更智能的大模型应用。模型运维管理：对大模型进行全生命周期管理，包括模型版本控制、性能监测、故障诊断与修复等，确保模型在生产环境中的稳定

大模型相关技术涵盖基础架构与算法、模型训练与优化、数据处理与管理、算力支撑、多模态融合以及安全与伦理等多方面技术内容，各方面技术相互配合共同助力大模型的构建、训练、应用及发展。以下是一些常见的大模型方法，如多人标注、标注验证等，提高标注的准确性和一致性。算力支撑技术高性能计算芯片：专用芯片的并行计算能力，能够加速模型的训练和推理过程，在处理大规模矩阵运算等深度学习任务时具有明显的优势，是大模型密文数据上进行训练和推理。可解释性技术：研究开发能够解释大模型决策过程和输出结果的技术，如注意力可视化、特征重要性分析等，提高模型的透明度和可信赖度，让用户能够理解模型为什么做出这样的决策，特别是在一些关键领域，如医疗、金融等。相关技术：基础架构与算法技术预训练与微调技术：先在大规模无监督数据上进行预训练，让模型学习到通用的语言知识和模式，然后在特定任务的有监督数据上进行微调，使模型能够快速适应各种不同的下游任务，如情感分析、机器翻译等，提高了模型的泛化能力和在特定任务上的性能。模型训练与优化技术分布式训练技术：由于大模型的参数规模巨大，单机训练难以满足计算和存储需求，因此需要采用分布式训练技术，将模型的训练任务

建议可能已经失去了时效性。（二）金融大模型的技术优势与传统投研形成鲜明对比的是，金融大模型凭借其强大的算法和算力，展现出了诸多独特的技术优势，为解决传统投研困境提供了新的思路和方法。金融大模型在处理金融大模型：投研领域的智能变革新引擎传统投研困境与大模型破局之道（一）传统投研面临的挑战在金融市场中，传统投研模式长期占据主导地位，然而，随着市场环境的日益复杂和数据量的爆炸式增长，传统投研模式逐渐金融数据方面具有强大的能力。它能够快速处理海量的金融数据，无论是结构化的财务数据，还是非结构化的新闻文本、研报内容等，都能进行高效的分析和挖掘。通过自然语言处理技术，大模型可以对金融文本进行语义理解，提取关键信息，将复杂的金融信息转化为可量化的指标和知识图谱。在理解金融语义方面，金融大模型也表现出色。它能够理解金融领域的专业术语、复杂的金融概念和语义逻辑，准确把握金融信息的内涵和外延。这使得大模型在回答金融问题、生成研究报告等方面具有更高的准确性和专业性。此外，金融大模型还具有强大的学习能力和自适应能力。它可以不断学习新的金融知识和市场动态，实时更新自己的知识体系，从而更好地适应市场的变化。而且

预置deepseek的大模型一体机在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已成为推动各行各业智能化转型的核心引擎。然而，大模型的部署和应用往往面临着硬件配置复杂、算力需求高、运维难度大等挑战。针对这些多颗高性能gpu、大容量内存和高速存储系统，能够为大模型推理和训练提供充足的算力支持。与传统服务器不同，大模型一体机在出厂前就已完成所有软硬件调试和优化，用户无需自行配置环境，插电联网即可问题，预置deepseek大模型的一体机应运而生，为用户提供了开箱即用的大模型解决方案。大模型一体机是一种将高性能硬件与大模型软件深度整合的专用设备。这类产品通常搭载了经过专门优化的服务器级硬件，包括使用。deepseek作为国内领先的大模型研发团队，其开发的大模型在自然语言处理、代码生成等领域表现出色。预置deepseek大模型的一体机内置了经过特别优化的模型版本，在保持原有性能的同时，针对一体机的硬件架构进行了深度适配。这种软硬件协同设计使得模型运行效率显著提高，响应速度更快，资源利用率更高。大模型一体机的应用场景十分广泛。在企业办公领域，可以用于智能文档处理、会议纪要生成、数据分析报告撰写等；在教

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...