燧原科技宣布升级企业战略 ,, 全面打造AIGC时代的基础设施
原科技是
首先，Puyl原的大型号技术和产品已经深入挖掘了很长时间Puyl原技术自成立以来就瞄准了云训练产品市场，以突破高难度训练芯片为目标，并于2019年推出了第一代产品云推锁T10/T11。它是第一款采用FP32高精度培训产品的产品。专注于其创新的芯片到芯片高速互连和大规模集群训练功能，如软件堆栈优化数据并行化和模型并行化，确立了Prooftran培训产品在当今中国大规模集群训练场景中的领导地位。基于云港T11平板液冷程序，Puerto原始技术为河流实验室构建了一个超高千卡规模的AI液冷集群，并将文本转化为视频生成场景，成功实现GPT-2，它支持了大量Source1.0和实验室自我开发蛋白质结构预测的超大规模模型的有效训练。液冷智能计算集群还符合国家绿色低碳环保要求，PUE可以将测量的最小值降低到1.如实。经过五年的产品迭代和优化，Proof Original Technology现在已经拥有了从硬件、软件到全栈解决方案的系统。结合Cloud Flint培训和推理产品，结合行业落地打磨的实践经验，可以为客户提供丰富多样的人工智能系统软硬件产品。其次，在大型模型标杆项目落地经验的指导下，大规模模型的开发和应用周期，大规模模型场景计算能力要求的特点，大规模模型的开发和应用周期，大规模模型的开发和应用周期。全栈技术从系统解决方案到全栈技术，包括但不限于：现有生态接入大型模型：支持领先的AI框架和分布式加速库，包括PyTorch，TensorFlow，PaddlePaddle，OneFlow，Megatron-LM，FairScale，以及GPT-2，Source1.0，Tooring2.0，它支持Pretrain和Finetune，用于领先的AIGC大型模型，如CPM。大模型终极性能提供：采用自主研发的GCU-LARE技术和ECCL分布式通信技术，提高了大模型训练的多卡高速互连性能，支持数据并行、模型并行、管道并行和混合并行等并行加速功能，支持Activation Checkpointing、ZeRO优化器、CPU offload、AMP（自动混合精度）等计算能力和内存优化方法。能够高速高效地进行大模型训练。大规模模型训练TCO优化：从大模型应用端到端，从技术全栈的角度，Fulkut原科技提供了一体化大规模AI计算功率集群方案--云Blazer POD-，方案采用一体化设计，人工智能场景下的计算、存储、网络、一种用于软件和软件共同设计的标准化产品，以“整体优秀”为目标，大幅降低建设满足大模型场景需求的AI计算能力基础设施的总拥有成本（TCO）为大型模式业务提供具有成本效益的推理加速：云推理产品Cloud Proof i20通过互联网社交应用服务提供了数亿用户的成功经验，在广泛的着陆场景中研磨，Proof原始推理产品支持稳定性扩散、GPT-2、T5等AIGC大规模模型推理。加快与AIGC相关的下游场景的商业落地。
Huyu元科技大型模型全栈技术Huyu元科技创始人、COO张亚林说：“人工智能技术的发展已经进入了一个新阶段，AIGC内容生成模式和所生产的内容，生动地反映了人工智能从感知、认知到先进的感知到生产，也重塑了互联网商业模式，在数字经济中产生了新的突破。在以ChatGPT和Stable Diffusion为代表的AIGC技术浪潮下，Proofful Original Technology将在大规模模型训练和推理方面拥有产品技术优势，结合MaaS的商业模式，构建AIGC时代的基础设施基础。“普泰元科技专注于人工智能领域的云计算产品，致力于为人工智能产业的发展提供全面的基础设施解决方案，提供原创创新、全栈自我研究、具有完全自主知识产权的通用人工智能培训与推理产品。由于其高计算能力，高能效和灵活的编程能力，它可以广泛应用于互联网，金融，交通，能源和新基础设施等许多行业和场景。辉辉元科技将与行业标准组织合作，坚持开源和开源的宗旨，与行业合作伙伴共同推动人工智能产业的发展。