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算力性能差大集群的计算性能通常不随算力规模线性增长，而是会出现损耗。同时不同类型的任务对资源诉求不同。导致算力性能差，资源利用率低。 -
开发效率低大模型从预训练到微调面临技术门槛高、模型结构多样、环境算法配置难的问题。在大规模训练场景下，训练效率难以保障。导致企业难以快速开展大模型开发工作。 -
推理部署难私有化大模型部署时面临部署经验不足，推理性能差、算力资源利用不合理的挑战。难以在保障数据与业务隐私的条件下构建和使用本地化大模型应用。
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高效支持独享、共享、弹性等多种算力供给，将算力资源利用率进一步提升20%。
通过集群拓扑感知能力提升算力效率，千卡规模下GPU加速比高达90%。
集成高性能推理服务框架，大模型推理服务速度最大提升300%。
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易用端到端AI模型接入、训练、微调和推理，更快投入生产。
低代码的大模型微调，自动分布式训练下发，降低使用门槛。
推理服务标准化，为应用提供标准、安全的推理服务部署、访问和管理。
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可靠针对资源故障等异常情况，自动进行容错处理，保证训练任务中断后能以最快速度恢复，有效训练时间占比达90%。
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可扩展集成10+开源大模型、Prompt工程与Chat应用，实现大模型服务的快速使用落地。
通过集群拓扑感知能力提升算力效率，千卡规模下GPU加速比高达90%。
丰富的API简化与企业系统对接。
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企业：助力金融大模型的开发和落地大模型的深入应用，正让金融业务发生翻天覆地的变化。面向不同金融机构的个性化需求， 某金融科技企业需要对大模型进行强化训练和精调，以提升模型的精度，或输出符合要求的内容。
AIStation为客户提供敏捷可靠的大模型开发支持和可扩展的人工智能基础设施管理能力。AIStation实现大模型预训练、 精调和推理测试的完整业务流程。对于千亿、百亿参数的模型精调，AIStation自动创建分布式训练环境，为大模型训练提供高效、 稳定的计算环境。借助AIStation平台，客户加速了面向投顾咨询、投资合规、运营管理、客户服务等金融业务场景的大模型应用的开发和交付。
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IDC：助力智算中心的建设管理智算中心作为公共算力基础设施，在推动人工智能战略实施发挥重大支撑和推动作用。某智算中心建设“E级”智算， 为社会经济、产业发展和研究创新等各界提供人工智能所需算力服务、数据服务和算法服务。
AIStation助力智算中心的建设管理。在算力调度上，AIStation实现多元算力接入和调度，通过软硬件优化和亲和性调度策略， 充分提升算力效率。在释放算力方面，提供覆盖从数据处理到模型预训练、模型微调和模型推理的AI工程化全流程作业平台， 可运行智能图像、大模型、机器人、自动驾驶、AI+Science等众多丰富领先的行业应用，满足产学研多元化人工智能场景创新的关键需求。 为当地智算产业发展提供核心动力。