AI大模型 训练

面向企业与科研的大规模 GPU 训练基础设施

高效 · 经济 · 企业级可扩展
为大模型训练提供稳定、弹性、可规模化的 GPU 云算力支持

效率高

效率高

基于高性能 GPU 集群与高速互联架构,显著提升多卡并行与分布式训练效率,缩短模型训练周期。

成本低

按需调度 GPU 资源,结合精细化计费模型,在保障性能的同时有效降低大模型训练成本。

开箱即用

预集成主流 AI 框架与训练工具链,
无需复杂环境配置,即可快速启动模型训练任务。

支持的模型与框架

主流大模型适配

  • 已适配主流大模型与算法架构

  • 支持自定义模型与私有数据训练

  • 兼容多种训练与推理场景

预装工具链
  • 框架:PyTorch、TensorFlow、MXNet

  • 工具:Hugging Face Transformers/Datasets、DeepSpeed、FSDP、LoRA/QLoRA、Weights & Biases

应用场景

核心需求:

  • 稳定可靠的训练环境

  • 多用户隔离与资源管理

  • 成本可控的 GPU 算力

解决方案:

  • 提供集中式 GPU 训练集群,统一管理算力资源

  • 支持多用户并行训练与资源隔离

  • 通过弹性调度降低整体算力成本

核心需求:

  • 超大规模 GPU 计算能力

  • 支持分布式与多节点训练

  • 高带宽网络与高速存储

解决方案:

  • 提供高密度 GPU 集群,支持千卡级扩展

  • 预装科研级训练框架与优化工具

  • 满足前沿 AI 研究与实验需求

核心需求:

  • 企业级稳定性与安全合规

  • 专属算力与私有化部署

  • 灵活计费与长期算力规划

解决方案:

  • 提供专属 GPU 集群与私有网络环境

  • 支持按小时、包月及长期协议

  • 满足企业级 SLA 与安全要求

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