近年来，随着航空、航海等领域对高性能计算和智能分析需求的不断增长，现有的国外技术方案虽然能够满足业务需求，但在数据安全方面可能存在严重风险。如何在确保数据安全的前提下，通过国产化技术提高系统数据安全并满足复杂环境下的实时数据处理与高精度预测，已成为北京某研究院的当务之急。

为应对数据安全需求，北京某研究院积极跟进、主动创新，启动了基于 AI 的气象预测国产化改造项目。在项目实施过程中，系统迁移成为关键环节。

研究院首先对现有气象预测系统进行全面评估，明确需要迁移的数据类型、业务逻辑以及与国外技术方案的依赖关系。针对海量的实时气象数据，制定了详细的国产化迁移计划，确保系统在迁移过程中的完整性和准确性。

在迁移过程中，长江计算的技术团队与研究院紧密合作，针对复杂多变的气象条件下系统应实时响应的问题，设计了多阶段的迁移策略，优先迁移关键业务数据和算法模型。接着，采用并行迁移的方式，将核心算法模型逐步迁移到新的系统平台上。在迁移过程中，不断进行数据校验和模型测试，确保模型的准确性和稳定性。对于一些复杂的算法模型，技术团队还与研究院的科研人员共同进行参数调整和优化，以更好地适应新的计算环境。通过对算法模型的精心迁移，不仅满足了实时数据处理的需求，还为研究院的气象预测系统在国产化改造后能够高效、准确地运行提供了坚实保障。

长江计算Atlas 300 I Pro推理卡作为高性能AI推理硬件，支持多种AI算法的高效执行，并提供强大的计算能力，不仅满足复杂数据实时处理的需求，同时G220K V2推理服务器支持多张推理卡，为系统扩展性提供了保障，完全满足用户当前与未来业务的发展需要，充分保护了研究院的初期和远期投资。

相比之前的国外技术方案，基于长江计算Atlas 300 I Pro推理卡的分布式并行计算集群方案，不仅能有效提高数据安全性，降低运维成本，而且能大幅节约总体拥有成本（TCO）。

该研究院之所以选择与长江计算合作，除了项目方案具有高性能、高可扩展、高性价比和高安全性的优势外，还在于长江计算能够提供快速响应客户需求的研发能力，以及依托中国信科构建的覆盖全国的高效敏捷服务体系。这为研究院在复杂应用场景下探索新业务、解锁新模式消除了后顾之忧。

作为科技领域的值得信赖的合作伙伴，未来，长江计算将持续深耕AI技术应用，以用户业务需求为导向，打造更多创新产品和解决方案，赋能科技行业高质量发展，为推进行业数字化转型贡献更多力量。