通过 AI 重构计算技术，降低大模型推理冗余计算与访存开销，提高单位算力 Token 吞吐；搭建企业 LLM 统一网关，智能调度本地与外部模型，实现费用节约与效用最大化。
北京融智惠算科技有限公司，致力于让企业自有 GPU 资产价值最大化。我们以 AI 重构计算技术为核心，帮助客户在自有 GPU 服务器上部署、微调大模型，并显著提升推理性能。
同时，我们为企业搭建 LLM 统一网关，智能调度本地与外部大模型，在保障数据安全的前提下实现费用节约与效用最大化。
从底层算力优化到上层模型调度，全链路释放企业 GPU 资产价值
帮助客户在自有 GPU 服务器上完成大模型部署与微调，并通过 AI 重构计算技术，从计算图层面削减冗余计算、降低访存开销，显著提高单位算力的 Token 吞吐。
主流开源大模型本地化部署（Llama / Qwen / DeepSeek 等），企业数据 SFT / LoRA / 全参微调，INT8/INT4 量化适配不同显卡
降低推理冗余计算，优化 KV Cache 与算子融合降低访存开销，提升单位算力 Token 吞吐量
同等硬件下推理性能显著提升，降低单次推理算力消耗，延长现有 GPU 资产回报周期
为企业搭建 LLM 统一网关，一套 API 接入所有大模型能力，按任务复杂度、成本、延迟、质量多维动态决策，本地算力优先利用，外部按需补充。
一套 API 接入企业所有大模型，兼容本地部署模型与外部商业 API（OpenAI / 通义 / 智谱等）
按任务复杂度路由，简单任务走轻量模型 / 本地，复杂任务走大模型 / 外部，负载均衡与故障自动切换
调用计量与成本分摊、统一鉴权与配额管理、调用日志与审计
从计算重构到异构调度，工程化交付于客户现有 GPU 集群
自研推理优化技术，从计算图层面削减冗余计算，重构大模型推理流程
针对大模型推理瓶颈的显存与带宽优化方案，KV Cache 与算子融合
本地 + 外部、大模型 + 小模型的混合调度能力，按需动态路由
可落地于客户现有 GPU 集群，无需推翻重建，快速见效
覆盖企业 AI 落地的核心场景，让 GPU 资产真正产生业务价值
统一接入企业知识，本地化部署大模型，构建私有化智能问答与知识管理中台
金融、医疗、法律等行业模型本地化部署与微调，数据不出域
智能客服、内容生成等高并发场景，通过算力优化支撑更大吞吐
对数据安全要求高的场景，全本地化大模型方案，确保合规可控
企业同时使用多个大模型时，统一网关实现一套 API、统一计费与治理
已有 GPU 集群利用率不高，通过优化与调度让存量资产发挥更大价值
六步标准化交付，从诊断到持续运维，全程陪伴
梳理客户业务场景与现有 GPU 资产，明确优化目标
规划模型部署、推理优化、LLM 网关整体技术方案
在客户 GPU 服务器上完成大模型部署与企业数据微调
应用计算重构与访存优化技术，提升 Token 吞吐
部署统一网关，对接本地与外部模型，配置调度策略
监控系统运行，持续调优，保障长期稳定与成本可控