PPIO获得信通院2023年度“分布式云技术创新先锋案例”等多个奖项!

PPIO分别获评中国信通院2023年度“边缘计算最佳实践先锋案例”、2023年度“分布式云技术创新先锋案例”。

PPIO获得信通院2023年度“分布式云技术创新先锋案例”等多个奖项!

2023云边协同大会在京召开,重磅发布多项成果

2023年6月30日,由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)、中国通信标准化协会主办,云计算标准和开源推进委员会承办的“2023云边协同大会”在北京召开。大会以“云智物联,边筑算新”为主题,公布了分布式云、边缘计算、AIoT平台的最新评估结果,发布云边端一体化技术创新与最佳实践先锋案例等重磅成果,PPIO分别获评2023年度“边缘计算最佳实践先锋案例”、2023年度“分布式云技术创新先锋案例”。

工业和信息化部信息通信管理局业务资源处处长赵阳出席会议并致辞,中国通信标准化协会副理事长兼秘书长代晓慧视频致辞,中国工程院院士倪光南作主题发言。

PPIO获评多项权威奖项认可

在成果发布环节,大会发布2023年分布式云、边缘计算、AIoT平台等最新评估结果,共有来自11家企业的22个产品及平台通过了本次评估。PPIO分别获评2023年度“边缘计算最佳实践先锋案例”、2023年度“分布式云技术创新先锋案例”。

PPIO获评2023年度“分布式云技术创新先锋案例”
PPIO获评2023年度“边缘计算最佳实践先锋案例”
PPIO王晓飞荣获2023年度云边协同“领航人物”

会上公布了2022-2023年度云边协同“领航人物”,PPIO首席科学家王晓飞教授、招商局集团有限公司数字化中心技术管理处处长山金孝、中国铁路信息科技集团有限公司总信息师朱涛、中国农业银行总行研发中心应用开发三部总经理孙志斌、移动云能力中心创新中心副总经理杜宇健、阿里云智能边缘云业务总经理郝冲等获此殊荣。

在主题演讲环节,王晓飞教授分享了《迈向大模型时代之“路”---分布式云与算力网络演进》,和大家探讨了PPIO在如何建设高效的分布式云方面的思考和进展,希望能在中国信通院的带领下继续为云边端产业高质量发展贡献我们的力量。

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PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

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近期,PPIO 发布了基于 Sandbox(沙箱)自研的新产品:Agent Runtime,一个轻量级的 Agent 运行时框架。 Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出,其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台,AgentCore Runtime 则是其中一个子产品,是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境,旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。 PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、

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当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

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近期,PPIO Sandbox(沙箱)发布了一个重要功能:沙箱克隆。 沙箱克隆旨在助力提高 Agent 的并行计算能力,也就是经典的“Scale up”规模扩展问题。 今年最流行的 Agent 产品是 Deep Research,它可以看作对单个研究问题持续追踪、推演、迭代直到形成洞察的长链路串行推理过程。 那么,如果将 Deep Research 的能力 Scale up 一百倍会发生什么?像 Manus 这样的 Agent 正在解决这类挑战,并将这种并行计算架构的 Agent 称之为 Wide Research。 从 Agent 的串行计算到并行计算,离不开“沙箱克隆”这一核心技术的助力,这是 PPIO 在 Agentic Infra

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PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

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今天,PPIO 上线 Kimi K2 Thinking,这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型(MoE),总参数达 1T,激活参数 32B,上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在,你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking,也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址: https:

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PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

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昨晚,月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear,旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。 Kimi-Linear 的核心亮点: * Kimi Delta Attention(KDA),一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。 * 混合架构:采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例,在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。 * 卓越性能:在 1.4T Token 的训练规模下,经公平对比,KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。 * 高吞吐:在 1M 上下文中实现最高 6 倍的解码吞吐量,显著缩短单输出 Token 耗时(TPOT)。 今天,PPIO 独家上新 GPU 实例模板,可一键部署 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的专属模型。 PPIO 算力市场的

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