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AIGC量化分析平臺

通過對不同的LLM模型、硬件算力、集群規模、網絡拓撲和并行策略的綜合分析,預估包括GPU利用率、計算吞吐量和訓練時長等LLM模型訓練關鍵性能指標,無需高深專業知識即可使用,幫助用戶輕松分析和優化大模型訓練過程

申請試用

產品服務對象

AI模型研發企業
需要高效訓練和優化AI模型訓練的企業,旨在提高模型訓練效率和降低成本
云計算服務提供商
提供AI模型訓練服務的云平臺,快速評估不同模型在不同硬件上的預期收益,為硬件投資提供決策支持
芯片制造商
評估未來芯片性能和架構設計的芯片廠商,分析其在模型訓練中的性能和收益
科研機構
進行AI研究和模型訓練的高校和研究機構,優化大規模模型訓練過程

痛點挑戰

AI模型訓練效率低
無法充分利用硬件資源,導致訓練效率低下和資源浪費
硬件選擇與配置困難
多種硬件選擇下,難以評估其對模型訓練的具體收益和合理配置
性能瓶頸難以識別
復雜的訓練流程使得難以準確定位性能瓶頸,優化過程困難
缺乏透明度與靈活性
訓練過程不透明,難以快速調整并行策略并評估其效果
高昂成本
大規模集群訓練成本高,實驗需要大量時間和資金投入

全面性能評估

提供GPU利用率、計算吞吐量和訓練時長等關鍵指標的綜合評估,幫助優化模型訓練效率

硬件決策支持

為芯片和云廠商提供硬件投資和架構設計的決策依據,幫助選擇最合適的硬件配置

芯片決策依據
硬件決策依據

可視化流程分析

通過直觀、透明的可視化手段呈現訓練全流程,幫助快速定位和解決性能瓶頸

資源配置優化

支持靈活調整并行策略,提高GPU集群資源利用效率,加速模型訓練的迭代過程

節約成本

通過模擬大規模集群評估,減少資源浪費,顯著降低實驗成本

應用場景

AI大模型訓練優化
提升訓練效率,通過性能預估和策略優化
芯片設計
評估硬件特性收益,支持決策
集群投資規劃
云服務商評估硬件收益,優化投資
AI算法研究
用于教學和研究,提升效率
云服務優化
評估硬件組合影響,提升執行效率
企業AI集群管理
優化AI訓練任務規劃和資源配置

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