9月21日，浪潮信息在边缘计算合作伙伴大会上发布了针对自动驾驶领域的全新分布式计算框架AutoDRRT 2.0。此框架旨在解决当前自动驾驶场景中大规模预训练模型在车辆端落地的挑战，通过在计算组件的分布式、高容错及低延时三个方面进行技术创新，显著提升了计算效率。具体而言，相较于之前的版本，BEV模型的扩展效率提高了1倍，通信性能较以太网提升14倍，而通过GPU_Direct模式优化，IO延时降低了85%，效率提升了近6倍。这一创新成果加速了大模型在自动驾驶车辆上的应用进程，标志着自动驾驶技术向更高效、更可靠的未来发展迈出了重要一步。

在8月23日发布的2024年中期业绩报告中，浪潮信息实现了营收新高，上半年营收420.64亿元，同比增长68.71%，净利润5.97亿元，同比增长90.56%，市值超过466亿元，市盈率24.5倍。业绩大幅增长主要得益于服务器市场需求改善、产品线完善及国内外客户拓展。然而，毛利率下滑至7.6%，较去年同期的11.2%下降3.6个百分点。2017年至2023年间，浪潮信息营收从254.88亿元增长至658.67亿元，年复合增长率17.14%。海外市场表现亮眼，营收达到126.64亿元，占比29.16%，同比增长171.54%。尽管面临技术更新换代风险和低毛利挑战，浪潮信息在海外市场的布局持续深化，欧洲市场占比达到30%，显示出坚定的全球化战略。在全球服务器市场销售额增长的背景下，浪潮信息正积极应对市场需求变化，力求在全球竞争中保持优势地位。

浪潮信息于8月23日发布源2.0-M32大模型的4bit和8bit量化版，该版本旨在通过量化模型精度至int4和int8级别，实现模型性能基本不变的同时大幅降低计算资源需求。相较于700亿参数的LLaMA3大模型，4bit量化版仅需23.27GB运行显存，每token算力消耗为1.9GFLOPs，仅为LLaMA3-70B的1/80。这一创新使得大模型部署运行更为高效经济。经过评测，在MATH和ARC-C任务中，源2.0-M32量化版性能超越了700亿参数的LLaMA3大模型。目前，该版本已经开源，用户可通过Hugging Face或ModelScope平台下载使用，以探索其在不同领域的应用潜力。

浪潮信息AI团队在全球瞩目的CVPR 2024自动驾驶国际挑战赛"Occupancy & Flow"赛道中，以48.9%的优异成绩夺魁，这是继2022年和2023年nuScenes 3D目标检测榜单后的又一里程碑。比赛吸引了全球90多支顶尖AI团队，他们需预测三维空间的占据情况和运动，评估对复杂驾驶场景的理解。浪潮信息的"F-OCC"算法凭借创新模型、高效运算和精细数据处理，不仅提升了模型的运算效率，还在占据预测上取得显著提升，展示了公司在自动驾驶感知领域的强大实力。该团队有望在未来推动自动驾驶技术的进一步发展。