Servidor de potencia informática Gup

El modelo de aprendizaje profundo acelerado por la GPU no solo puede extraer las leyes ocultas de una gran cantidad de datos experimentales y de observación, sino que también puede participar directamente en la construcción de la propia teoría científica: desde predecir el espacio plegable de 100 millones de proteínas hasta diseñar nuevos materiales con propiedades específicas en sentido inverso; Desde decodificar las complejas interacciones no lineales del sistema climático hasta acelerar la detección virtual de medicamentos en el Banco de compuestos. Este "nuevo motor" está integrando profundamente la capacidad de inducción de la inteligencia artificial con la lógica deductiva de los principios, lo que acelera la evolución del paradigma de la investigación científica del ciclo inteligente tradicional de "hipótesis - experimentos" a "datos - predicción - verificación". Por lo tanto, la construcción de una plataforma de computación GPU ágil, eficiente y fácil de colaborar no es solo una opción de herramientas para mejorar la eficiencia de un solo proyecto, sino también una infraestructura estratégica para que las universidades y laboratorios cultiven talentos interdisciplinarios, generen resultados originales y mantengan la competitividad de la investigación científica de vanguardia.

1. inteligencia artificial y Aprendizaje automático

· entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo: soporte para el entrenamiento y razonamiento de modelos como visión por computadora (reconocimiento de imágenes, detección de objetivos), procesamiento del lenguaje natural (modelo de lenguaje grande, traducción automática) y reconocimiento de voz.

· investigación científica automatizada: se utiliza para automatizar el diseño experimental, el análisis de datos y los descubrimientos científicos, y acelerar el proceso de investigación científica.

2. Ciencias de la computación y simulación de Ingeniería

· dinámica de fluidos computacional (cfd): diseño aerodinámico que simula aviones, automóviles o modelos de cambio climático.

· análisis de elementos limitados (fea): para simulación de estrés estructural en los campos mecánico, civil y aeroespacial.

· simulación de materiales: computación de estructura electrónica acelerada por GPU en Dinámica molecular (como lammps), computación Química cuántica (como vasp).

3. Ciencias de la vida e investigación farmacéutica

· bioinformática: análisis de datos de secuenciación genómica, predicción de la estructura proteica (como alphafold).

· investigación y desarrollo de medicamentos: simulación de acoplamiento molecular, selección virtual y aceleración del descubrimiento de medicamentos candidatos.

· análisis de imágenes médicas: reconstrucción tridimensional de imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada y entrenamiento de modelos de diagnóstico de enfermedades.

4. investigación física y astronómica

· física de alta energía: procesar datos masivos generados por experimentos como el Gran colisionador de Hadrones (lhc).

· simulación astrofísica: simulación de N - Cuerpo de la evolución cósmica y la formación de galaxias.

· simulación de computación cuántica: simulación del comportamiento de bits cuánticos con GPU clásica para ayudar en la investigación de algoritmos cuánticos.

5. Ciencias de la tierra e investigación ambiental

· modelado climático: simulación climática de alta resolución, predicción del clima y cambios a largo plazo.

· procesamiento de datos de teleobservación: análisis en tiempo real de imágenes satelitales para la vigilancia de desastres y la evaluación ecológica.

6. interdisciplinariedades y áreas emergentes

· humanidades digitales: análisis de textos históricos a gran escala, computación en redes sociales.

· ciencias sociales computacionales: simulación basada en agentes (abm), análisis de comportamiento social de Big data.

· robótica: entrenamiento intensivo de aprendizaje, percepción y control en tiempo real.

Centrarse en "ai Computing Power + Enterprise Cloud service", proporcionar una plataforma en la nube de "recursos de computación de alto rendimiento + soporte de servicio de proceso completo" para la formación / razonamiento de modelos de Ia y el aterrizaje de aplicaciones inteligentes en la industria, y ayudar a las empresas a reducir los costos de despliegue de Ia y mejorar la eficiencia empresarial.

Servicios informáticos heterogéneos de Ia

➢ Nanotubo heterogéneo, programación inteligente: soporte para la gestión heterogénea de la Potencia informática de varias marcas de tarjetas gpu; Motor de programación de múltiples estrategias para reducir la fragmentación de los recursos y mejorar la tasa de utilización.

➢ gestión integrada de la supercomputación general y la supercomputación: apoyar la gestión unificada de la supercomputación general, la supercomputación y la supercomputación inteligente, y simplificar el uso de los usuarios; Romper la chimenea de Potencia computacional, la migración suave del sistema de cruce de potencia computacional y dar pleno juego a la eficiencia.

➢ operaciones finas, finops eficientes: estrategias flexibles de medición y facturación para satisfacer las necesidades operativas complejas; Proporcionar análisis finops y optimizar dinámicamente las estrategias para lograr costos.

➢ apoyar el despliegue de un solo clic de deepseek: apoyar el modelo de razonamiento de deepseek, abrir la Caja y usarlo, reducir el umbral de desarrollo de aplicaciones de Ia y acelerar la aplicación y el desarrollo de la tecnología de ia.

Gestión de modelos masivos

➢ proporcionar capacidad de gestión del ciclo de vida completo del gran modelo, incluido el procesamiento de datos, la capacitación del modelo, la evaluación del modelo, el despliegue del modelo y el razonamiento del modelo

➢ incorporar grandes modelos de selección masiva y conjuntos de datos de alta calidad, apoyar una variedad de métodos de entrenamiento de ajuste fino

➢ adaptarse de manera eficiente a las necesidades personalizadas, proporcionar a los usuarios servicios de desarrollo de modelos abiertos y listos para usar, estables y confiables, realizar la personalización de modelos grandes con umbrales bajos y acelerar el aterrizaje de modelos en escenarios de aplicación empresarial.

La escena del agente aterriza rápidamente

Para los escenarios nacionales de potencia de cálculo / potencia de cálculo de borde, se proporciona un plan integrado de "potencia de cálculo + despliegue + optimización"

➢ apoyar el rápido desarrollo de escenarios de agentes, simplificar considerablemente el proceso de desarrollo y reducir los requisitos profesionales del desarrollo

➢ acelerar la transformación creativa a través de la generación de contenido, proporcionar nuevas herramientas y soluciones para las empresas y promover la actualización del modelo de negocio y la exploración innovadora

➢ integrar los recursos de datos empresariales a través de agentes de análisis de datos y capacidades de recuperación de conocimientos, proporcionar soporte de análisis y predicción en tiempo real y proporcionar soporte de datos para la optimización de procesos empresariales y la toma de decisiones empresariales