（来源：华为中国政企业务）
在数字经济2.0时代，数据成为“新石油”，算力演变为“新电力”，智算中心则成为支撑千行万业智能化的“新电厂”。面对大模型、科学计算、城市治理等万亿级参数场景需求，当前智算中心普遍面临“重建设轻运营、重硬件轻平台、重资源轻服务”的三大痛点。叠加本土生态碎片化、工具链成熟度差异大等挑战，导致算力资源利用率低下、开发部署效率受限，严重制约AI应用规模化落地。中科弘云联合昇腾打造的一站式智算管理平台HyperCN，正是破解这一困局的关键钥匙。
异构算力智算管理的四大核心困境
当前，异构算力智算管理面临着四大亟待解决的核心困境，这些困境严重阻碍了智算中心的高质量发展。
📍 算力“孤岛化”：资源利用率低下，运营成本高企
异构自研生态百花齐放，却缺乏统一调度平台。各厂商集群独立运行，软硬件差异导致资源利用率低下，运维团队需维护多套管理系统与工具链，不仅增加运维复杂度与成本，更因重复投资不同架构硬件造成资源浪费。
📍 成本“黑盒化”：投入产出难量化，决策缺乏依据
巨额算力投入缺乏透明化计量，业务部门无法评估真实使用成本，ROI难以量化。多租户场景下，CPU/GPU/内存/存储等资源消耗无法精准计量，导致成本分摊不公。
📍 开发“碎片化”：工具链割裂，研发效率受限
工具链不统一导致数据管理、模型训练、部署全流程衔接不畅。数据存储/传输/版本管理缺乏统一规范，开发者需要熟悉掌握多个技术栈，使得学习成本与开发门槛居高不下。
📍 迁移“需协同”：生态适配待完善，能力需多方共建
代码迁移需要大量重构和调优等人力成本和硬件采购、测试验证等迁移成本。而熟悉本土AI自研开发的专业人才相对稀缺，国内深度学习框架、库、工具链生态适配面临挑战。
HyperCN平台：
让算力更易用，开发更高效
为解决以上问题，中科弘云携手昇腾打造一套标准化算力接入规范和算力服务体系，为政府、企业、高校用户提供高性能、低门槛、随需获取的算力服务。
中科弘云基于昇腾AI基础软硬件，开发一站式智算管理平台HyperCN：通过秒级算力调度、分钟级大模型推理部署和全流程AI工具链，把昇腾算力直接送达业务一线，致力于为用户提供轻量化、低门槛、高可靠的算力管理与运营服务联合解决方案。
HyperCN是一套人工智能算力网络云服务平台，它能够连接产业生态中的算力供给、应用开发、运营服务、最终用户等各方能力和资源，构建区域一体化算力网络和云服务平台，并提供跨域算力调度、运营计费结算以及数据存储传输等基础支撑能力，助力企业构建开放、协同、高效的云上智能算力网络。
平台底层基于主流云原生与昇腾AI技术，以“K8s+Volcano”为通用控制面、“MindCluster”为异构加速面、“CaaS/PaaS/MaaS”为服务面，实现昇腾算力的云原生化、服务化、资产化，面向多租户提供安全隔离、弹性伸缩、可持续运营的智算基础设施，支持昇腾NPU等主流算力开箱即用，提供共享容器与专属裸金属资源池。
HyperCN平台提供以下核心能力：
端到端AI工具链：覆盖数据管理标注、算法开发、大小模型训练推理、智能体开发全流程，支持传统机器学习与深度学习开发，实现AI资产统建统管。
智能体编排平台：内置会议纪要、论文速读等通用智能体，支持工作流编排与行业知识库构建，可直连本地数据库快速搭建行业智能体。
算力池化与高效调度：基于MindCluster实现集群作业调度、运维监控、故障恢复，支持分钟级任务恢复与系统健康检测。
大模型高性能部署：通过昇腾推理引擎MindIE提升推理吞吐与降低时延，支持昇腾硬件加速、调试调优与快速迁移部署。
当前，该平台已在全国多地实践落地。如某电力行业人工智能创新平台承担国家发改委示范工程，需统筹所属各省公司运检、营销、调度等部门AI需求。通过HyperCN实现昇腾全系产品纳管，累计纳管超万卡算力，构建端到端AI开发能力，既支持传统算法开发，也支撑大模型微调，实现AI资产统建统管，有效推动本土AI算力在电力行业的规模化应用。
中科弘云与昇腾携手打造的一站式智算管理平台HyperCN，通过统一资源池化、异构融合调度，将NPU、GPU、CPU算力“一池入云”，实现秒级弹性、分钟级切分，成功将“算力”转化为 “算币”，让算力资源的价值得到最大化发挥。
同时，通过全生命周期运营，将“重资产”转变为“轻服务”，让客户能够像用水用电一样便捷地使用智算服务；借助原生安全框架，确保模型、数据、算力“三位一体”安全合规，为政务、金融、电信等行业的智算应用保驾护航；通过与昇腾生态体系的深度合作，实现技术落地产业，形成可持续的商业正循环。
未来，中科弘云将持续深化与昇腾的战略合作，夯实算力底座，为千行万业提供高性能、低门槛的随需算力服务，为AGI创新发展注入新动能。
