训练需要大量算力
AI模型训练需要大量算力,传统IT基础设施难以满足需求。
环境配置耗时
AI框架和工具繁多,环境配置耗时且易错。
GPU调度不灵活
缺少灵活的GPU调度,难以满足不同项目的的动态需求,容易造成资源浪费。
缺乏专业技术支持
缺乏专业的技术支持和服务,难以充分发挥硬件性能。
AI模型训练需要大量算力,传统IT基础设施难以满足需求。
AI框架和工具繁多,环境配置耗时且易错。
缺少灵活的GPU调度,难以满足不同项目的的动态需求,容易造成资源浪费。
缺乏专业的技术支持和服务,难以充分发挥硬件性能。
提供高性能AI计算集群,满足大规模模型训练需求。
预置主流AI框架和工具,即开即用,大幅提升开发效率。
提供最小到0.1卡的GPU调度颗粒度,并可以实现单机单卡,单机多卡,多机多卡的灵活调度。
提供专业的技术支持和服务,充分发挥硬件性能。
合肥工业大学作为一所致力于创新发展的高等学府,在教育教学、科研以及管理服务等领域对前沿技术有着强烈的需求。随着人工智能技术的快速发展,开源的DeepSeek大模型凭借其卓越的技术实力和广泛的应用前景,迅速吸引了众多科研机构和高校的关注。学校希望通过本地化部署DeepSeek大模型,为全校师生提供高效的科研辅助工具,推动教学模式创新,提升教育质量。新学期伊始,学校面临在短时间内完成DeepSeek大...
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