近日，阿里云人工智能平臺 PAI 順利通過中國信通院組織的 ITU-T AICP-GA（Technical Specification for Artificial Intelligence Cloud Platform：General Architecture）國際標準和《智算工程平臺能力要求》國內標準一致性測評，成為國內首家通過該標準的企業。阿里云人工智能平臺 PAI 參與完成了智算安全、AI 能力中心、數據工程、模型開發訓練、模型推理部署等全部八個能力域，共計220余個用例的測試，并100%通過測試要求，獲得了 ITU 國際標準和國內可信云標準評估通過雙證書。

ITU-T F.AICP 系列標準作為國內唯一在 ITU-T SG16 立項的人工智能云平臺技術規范，能夠客觀衡量企業人工智能云平臺產品的能力，指導企業構建人工智能云平臺服務規范，為用戶選擇人工智能云產品提供參考。同時，《智算工程平臺能力要求》作為人工智能云平臺領域上與國際標準相同步、并相互兼容與認可的標準規范，是企業人工智能云平臺產品在國內應用的重要指導。

阿里云人工智能平臺 PAI 產品介紹

阿里云人工智能平臺 PAI（Platform for AI）是面向企業客戶及開發者的一站式 AI 平臺，提供模型開發平臺、模型訓練服務、以及模型推理服務，包括 PAI-iTag 智能標注、PAI-FeatureStore 特征存儲、PAI-DSW 交互式建模、PAI-Designer 可視化建模、PAI-DLC 分布式訓練、以及 PAI-EAS 在線部署、PAI-Blade 推理加速等功能模塊，涵蓋 AI 開發的完整流程。PAI 還提供場景化最佳實踐 QuickStart 和行業領域 AIGC 工具 ArtLab。

1. 模型開發平臺：PAI-DSW 交互式建模、PAI-Deigner 可視化建模

PAI-DSW（Data Science Workshop）是為算法開發者量身打造的交互式云端開發 IDE，支持 Copilot 輔助編程，提供豐富的異構計算資源，預置多種開源框架的鏡像，支持實例的生命周期管理。提供海量前沿案例，以 Notebook 的形式提供熱門場景的最佳實踐，如 Stable Diffusion、Llama2、通義千問系列大模型等。

PAI-Designer 是 PAI 產品基于云原生架構和工作流引擎開發的可視化建模工具，提供端到端的機器學習全鏈路開發環境，內置豐富且成熟的機器學習算法，覆蓋商品推薦、金融風控及廣告預測等場景，滿足不同方向的業務需求。

2. 模型訓練服務：PAI-DLC 大規模分布式任務

分布式訓練 PAI-DLC（Deep Learning Containers）是基于云原生的 AI 訓練平臺，為開發者和企業提供靈活、穩定、易用和高性能的機器學習訓練環境。

•  極致的易用性：

PAI 提供 Serverless 分布式任務，無需搭建各種集群，可以直接提交 Megatron, Deepspeed, Pytorch, Tensorflow, Slurm, Ray, MPI 等十多種訓練框架的任務。支持競價任務模式（Spot），具備分布式任務異構算力、多級 Quota 管理、任務形態混合運行、任務無感切換等能力。

•  極致的穩定：

自研的容錯引擎 AIMaster、高性能 Checkpoint 框架 EasyCKPT、健康檢測 SanityCheck 以及節點自愈功能，有效解決多種穩定性問題。具備快速探查、準確感應與快速反饋的能力，有效降低算力損失，提升訓練穩定性。

•  極致的性能：

自研 AI 訓練加速框架，實現統一數據并行、流水并行、算子拆分以及嵌套的并行加速策略。通過并行策略自動探索和多維度顯存優化，結合高速網絡的拓撲感知調度，以及通信線程池、梯度分組融合、混合精度通信、梯度壓縮等分布式通信庫的優化，提升分布式訓練效率。

3. 模型推理服務：PAI-EAS 模型部署與在線服務、PAI-Blade 推理加速

模型在線服務 PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）是 PAI 產品為實現一站式模型開發部署應用，針對在線推理場景提供的模型在線服務，在全球范圍內16個 Region 提供服務，集群規模超過10萬卡量級。

•  一站式快速部署：

支持實時在線服務、近實時異步推理、離線批量推理等多種任務類型，支持一鍵壓測、灰度發布、監控報警等模型部署能力，支持場景化和模版化部署（例如 LLM，ComfyUI 視頻生成，RAG 對話系統等）。

•  全方位的性價比：

通過彈性擴縮容、定時擴縮容、彈性資源池等實現高效的集群資源調度，達到整體降本增效。通過搶占型實例資源、GPU 資源共享、Serverless 模型服務等方式大幅降低部署成本最高達90%。

•  深度的優化加速：

通過推理優化引擎 PAI-BladeLLM，綜合 BlaDNN 高性能算子、量化、 PD 分離的分布式推理、prompt cache 緩存優化等技術，降低首包時延 (TTFT) 60%+、降低 token 輸出時延 (TPOT) 70%+、提升推理吞吐80%+。

4. 場景化最佳實踐：PAI-QuickStart、PAI-ArtLab

PAI-QuickStart 整合了 Model Gallery 模型廣場、Notebook Gallery 案例資源等，集成豐富的預訓練模型（LLM、CV、NLP、語音），提供一站式零代碼、低門檻的模型一鍵微調、部署、評測能力，快速幫助用戶上手 AI 開發。

PAI-ArtLab 提供了行業化的 AIGC 解決方案，為沒有 AI 技術背景的行業開發者提供了開箱即用的低代碼化的 AI 開發工具鏈，降低了 AI 開發的門檻。

5. AI 與大數據一體化：智能標注 PAI-iTag、多種場景數據處理、AI 血緣全鏈路追溯等

PAI-iTAG 是智能化數據標注平臺，支持圖像、文本、視頻、音頻等多種數據類型的標注以及多模態的混合標注，提供了豐富的標注內容組件，支持 AI 賦能的自動標注以及豐富的預置模版。PAI 構建了 AI 資產全鏈路數據服務體系，具備全生命周期數據管理、多模態數據清洗、多模態數據分析、智能化數據標注和增強等能力，并提供全局的模型和數據血緣追溯能力。

6. 企業級能力：工作空間與權限管理、資源與資產管理、安全與可信 AI 等

PAI 平臺提供全方位的企業級能力，能高效解決企業內部 AI 計算資源、開發人員、權限、AI 資產之間的關系，創建生產級的高質量模型及應用。PAI 平臺支持可信 AI 模塊，具備毒性數據清洗、算法公平性/錯誤性識別、機密計算容器、不當推理內容攔截等功能，保障模型和數據安全。