在AI技术飞速迭代的当下，算力已成为驱动大模型突破、AI应用规模化落地的核心生产力。联想作为全球领先的算力基础设施提供商，始终以技术创新为导向，持续迭代高性能AI服务器产品矩阵，从硬件架构设计到核心组件搭载，全方位为AI模型的训练与推理环节提供稳定、高效、可扩展的强劲算力保障，有效破解了不同规模AI任务的算力瓶颈。
从大模型训练的算力需求来看，随着模型参数规模从百亿级向千亿级、万亿级突破（如GPT-4、DeepSeek等大模型），对
服务器的并行计算能力、跨节点通信带宽及硬件兼容性提出了极高要求。联想问天WA7785a G3 AI训练服务器正是针对这一需求打造的标杆产品——其在硬件配置上采用“双路高性能处理器+高密度专业GPU”的旗舰架构，搭载2颗AMD EPYC（霄龙）系列处理器，凭借更多核心数与更高线程并发能力，为模型训练的基础计算任务提供充足算力支撑；同时集成8颗AMD新一代Instinct OAM（开放加速器模块）GPU，该类GPU专为AI训练场景优化，具备高显存带宽、高算力密度特性，可通过GPU间的高速互联技术（如AMD Infinity Fabric）实现高效协同计算，大幅提升大模型训练的并行效率。
在实际应用场景中，这款服务器的算力优势尤为突出：当单机部署671B参数的满血版DeepSeek大模型时，其极限吞吐量可达到6708token/s——这一性能指标意味着服务器每秒能处理超过6700个文本token，不仅能显著缩短大模型的训练周期（例如将原本需要数周的训练任务压缩至数天），还能在模型迭代过程中支持研发团队更快速地进行参数调优与效果验证。更重要的是，联想问天WA7785a G3通过优化PCIe 5.0总线架构与高速网络接口（如100GbE或200GbE以太网），将跨节点通信带宽提升至更高水平，完美适配大模型训练中“多节点分布式计算”的需求，避免因节点间数据传输延迟导致的算力浪费，确保大规模并行计算任务的高效推进。
除了针对大模型训练的高端产品，联想还着眼于AI算力的全场景覆盖，推出适配“边缘-数据中心-云端”一体化需求的通用型算力服务器。以2025年全新发布的基于英特尔®至强®6处理器的算力服务器家族为例，该系列产品在算力性能与场景适应性上实现了双重突破：相比上一代至强处理器产品，英特尔®至强®6处理器不仅内核数量大幅增加（部分型号内核数突破100核），还配备了更快的DDR5内存（内存带宽提升约30%），可同时承载更多并发计算任务，满足AI推理场景中“高吞吐量、低延迟”的核心诉求；更关键的是，该处理器每个内核均内置AI加速功能（如英特尔®AMX高级矩阵扩展技术），无需依赖额外的加速卡，即可对AI推理任务（如图像识别、自然语言处理、推荐系统等）进行硬件级加速，大幅提升单节点算力效率。
从应用场景来看，这类服务器可灵活部署于不同算力需求场景：在边缘端，其紧凑的硬件设计与低功耗特性，可支持工业AI质检、智能交通边缘计算等本地化推理任务，实现数据“就近处理”，降低云端传输压力；在数据中心场景，通过集群化部署，可构建大规模AI推理算力池，为互联网企业的推荐引擎、金融机构的智能风控系统等提供稳定算力支持；在云端，其与主流云平台（如阿里云、AWS等）的兼容性，可帮助云服务商快速扩展AI算力服务能力，为中小企业提供按需付费的弹性算力资源，降低AI应用的门槛。
此外，联想在AI服务器的算力优化上并非局限于硬件配置，更通过“硬件+软件”的协同创新进一步释放算力潜能。例如，联想为AI服务器搭载了自研的算力调度软件，可实时监控CPU、GPU、内存等硬件资源的利用率，根据AI任务的负载需求动态分配资源，避免资源闲置或过载；同时，针对不同行业的AI应用场景（如医疗影像分析、工业质检、自动驾驶数据处理），联想还提供定制化的硬件优化方案——例如为医疗场景的AI服务器增加高带宽存储接口，适配医学影像的大容量数据读写需求；为工业场景的服务器强化防尘、抗震动设计，确保在恶劣环境下的算力稳定输出。
综上，联想通过持续迭代高性能AI服务器产品、优化硬件架构与软件协同能力、覆盖全场景算力需求，不仅为AI模型的训练与推理提供了“从基础算力到定制化解决方案”的全方位支持，更以算力基础设施的创新，推动AI技术从实验室走向产业应用，成为AI产业发展的重要算力基石。
