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AIGC量化分析平台

通过对分歧的LLM模型、硬件算力、集群规模、网络拓扑和并行战术的综合分析，预估蕴含GPU利用率、推算吞吐量和训练时长等LLM模型训练关键机能指标,无需深邃专业知识即可使用，援手用户轻松分析和优化大模型训练过程

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产品服务对象

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AI模型研发企业
必要高效训练和优化AI模型训练的企业，旨在提高模型训练效能和降低成本
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云推算服务提供商
提供AI模型训练服务的云平台，急剧评估分歧模型在分歧硬件上的预期收益，为硬件投资提供决策支持
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芯片造作商
评估未来芯片机能和架构设计的芯片厂商，分析其在模型训练中的机能和收益
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科研机构
进行AI钻研和模型训练的高校和钻研机构，优化大规模模型训练过程

痛点挑战

tongdian-1
AI模型训练效能低
无法充分利用硬件资源，导致训练效能低下和资源浪费
tongdian-2
硬件选择与配置难题
多种硬件选择下，难以评估其对模型训练的具体收益和合理配置
tongdian-3
机能瓶颈难以鉴别
复杂的训练流程使得难以正确定位机能瓶颈，优化过程难题
tongdian-4
不足通明杜纂矫捷性
训练过程不通明，难以急剧调整并行战术并评估其成效
tongdian-5
高昂成本
大规模集群训练成本高，尝试必要大量功夫和资金投入

全面机能评估

提供GPU利用率、推算吞吐量和训练时长等关键指标的综合评估，援手优化模型训练效能

value-1

硬件决策支持

为芯片和云厂商提供硬件投资和架构设计的决策凭据，援手选择最相宜的硬件配置

芯片决策凭据
硬件决策凭据
value-2

可视化流程分析

通过直观、通明的可视化伎俩出现训练全流程，援手急剧定位和解决机能瓶颈

value-3

资源配置优化

支持矫捷调整并行战术，提高GPU集群资源利用效能，加快模型训练的迭代过程

value-4

节约成本

通过仿照大规模集群评估，削减资源浪费，显著降低尝试成本

value-5

利用场景

scene-1
AI大模型训练优化
提升训练效能，通过机能预估和战术优化
scene-2
芯片设计
评估硬件个性收益，支持决策
scene-3
集群投资规划
云服务商评估硬件收益，优化投资
scene-4
AI算法钻研
用于讲授和钻研，提升效能
scene-5
云服务优化
评估硬件组合影响，提升执行效能
scene-6
企业AI集群治理
优化AI训练工作规划和资源配置
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