Wuwen Xinqiong: soluciones informáticas para construir la infraestructura de AGI 114

Wuwen Xinqiong se dedica a proporcionar soluciones excelentes de potencia informática para AGI, con un paquete de herramientas de optimización de la eficiencia energética de grandes modelos como núcleo, colaborando hacia abajo con varias empresas nacionales de chips, y hacia arriba ofreciendo servicios a empresas de algoritmos de grandes modelos mediante servicios de computación inteligente en la nube y equipos integrados de computación inteligente, coordinando potencia informática, algoritmos y ecosistema para impulsar la implementación eficiente de grandes modelos sectoriales, construyendo la infraestructura de grandes modelos para la era de la AGI.

Sitio web oficial de Wuwen Xinqiong:https://www.infini-ai.com

Productos principales de Wuwen Xinqiong:

Basándose en el paquete de herramientas de optimización de la eficiencia energética del gran modelo Wuqiong, integra la potencia informática de chips nacionales, construye una base de potencia informática unificada, y ofrece servicios en la nube de potencia informática acelerada que incluyen NVIDIA, AMD, Hygon, Tianshu y otras,屏蔽硬件差异，开箱即用。

Para el escenario de implementación privada de grandes modelos, integra tarjetas de aceleración informática, propiedad intelectual propia, paquetes de herramientas de optimización y grandes modelos sectoriales para construir equipos integrados de grandes modelos, maximizando el ROI de la implementación de grandes modelos.

Soluciones de Wuwen Xinqiong:

Wuwen Xinqiong ofrece servicios de formación de extremo a extremo, desde la instalación hasta el uso, y servicios de personalización de modelos, reduciendo la barrera de entrada de los grandes modelosy personalizando soluciones según sus necesidades.

1. Servicio de computación inteligente en la nube

• Instancias con aceleración GPU

• Listo para usar, aceleración unificada, optimización profunda del rendimiento, compatibilidad de código abierto

• Soporte de chips nacionales de múltiples fuentes

• Servicio de aceleración de entrenamiento de grandes modelos

• Servicio de aceleración de inferencia de grandes modelos

2. Equipo integrado de computación inteligente

• Colaboración profunda entre software y hardware

• IP de tarjeta de aceleración propia

• Capacitación con grandes modelos sectoriales

3. Paquete de herramientas de optimización de la eficiencia energética de grandes modelos

• Biblioteca propia de operadores de alto rendimiento y multi-backend

• Biblioteca de cuantización y compresión de modelos

• Biblioteca de aceleración de entrenamiento distribuido

• Motor de inferencia de modelos multi-backend

4. Grandes modelos sectoriales propios

• Gran modelo de asuntos gubernamentales

• Gran modelo legal

• Gran modelo de valores

5. Cadena de herramientas de desarrollo de aplicaciones de grandes modelos

• Motor multi-agente

• Servicio de ajuste fino de modelos

• Kit de herramientas RAG

• Herramienta de evaluación de efectos

6. Aplicaciones de agentes inteligentes sectorialesbasadas en grandes modelos

• Asistente de inversión

• Asistente de algoritmos

Equipo de Wuwen Xinqiong:

Los miembros del equipo fundador provienen del Departamento de Electrónica de la Universidad de Tsinghua y de empresas líderes de internet/IA, con una rica experiencia industrial y un historial exitoso de emprendimiento, además de una sólida acumulación tecnológica y académica, habiendo publicado más de 200 artículos académicos de alto nivel en el campo de la optimización de sistemas de inteligencia artificial.

Los logros relacionados incluyen: (1) Una biblioteca de operadores eficientes para GPU que supera a las bibliotecas comerciales de NVIDIA, logrando en GPUs de proceso medio un rendimiento superior al del software comercial en GPUs de proceso alto; (2) Una arquitectura de aceleración de inferencia dispersa de alto nivel que soporta grandes modelos, mejorando la velocidad de cálculo de redes neuronales dispersas, redes neuronales de grafos, etc., en 1-3 órdenes de magnitud. El equipo ya ha logrado reducir la latencia de los modelos de lenguaje grandes en GPUs de NVIDIA en un 50%, y en el futuro seguirá combinando la optimización de operadores底层, la aceleración dispersa, la感知 de características del hardware y la interconexión de alta eficiencia para llevar la aceleración del sistema completo a 10 veces.