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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
评估将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

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
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
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
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
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

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

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

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

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

利用场景

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
芯片设计
评估硬件个性收益，，，，，，，，支持决策
集群投资规划
云服务商评估硬件收益，，，，，，，，优化投资
AI算法钻研
用于讲授和钻研，，，，，，，，提升效能
云服务优化
评估硬件组合影响，，，，，，，，提升执行效能
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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