無問芯穹

無問芯穹 112

無問芯穹は、卓越したAGIコンピュートソリューションの提供に取り組んでおり、大規模モデルのエネルギー効率最適化ツールキットを中核に、複数の国産チップ企業と連携しながら、Intelligent Computingクラウドサービスや一体型端末を通じてアルゴリズム企業を支援。コンピュート・アルゴリズム・エコシステムの協調により、業界の大規模モデルの効率的な実装を推進し、AGI時代の基盤インフラを構築します。

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無問芯穹紹介

無問芯穹は、卓越したAGIコンピューティングソリューションを提供することに尽力しており、大規模モデルエネルギー効率最適化ツールパッケージを中核として、下流で複数の国産チップ企業と連携し、上流では intelligent computing cloud サービスや intelligent computing 一体機など多様な方法で大規模モデルアルゴリズム企業にサービスを提供し、コンピューティング、アルゴリズム、エコシステムを協調させて業界の大規模モデルの効率的な実装を推進し、AGI時代の大規模モデルインフラストラクチャを構築します。

無問芯穹公式サイト:https://www.infini-ai.com

無問芯穹のコア製品:

無穹大規模モデルエネルギー効率最適化ツールパッケージを基礎として、国産チップのコンピューティング能力を統合し、統一されたコンピューティング基盤を構築します。NVIDIA、AMD、海光、天数など多様なアクセラレーテッドコンピューティングクラウドサービスを提供し、ハードウェアの違いをシールドし、すぐに使える環境を実現します。

大規模モデルのプライベートデプロイメントシナリオ向けに、コンピューティングアクセラレーションカード、自社開発IP、最適化ツールパッケージ、業界特化型大規模モデルを統合し、大規模モデル一体機を構築し、大規模モデルの実装ROIを最大限に最適化します。

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無問芯穹ソリューション:

無問芯穹は、インストールから使用までのエンドツーエンドの研修サービスおよびモデルカスタマイズサービスを提供し、大規模モデルの使用门槛を低減し、お客様のニーズに応じてパーソナライズされたソリューションをカスタマイズします。

1、Intelligent Computing Cloud サービス

  • GPUアクセラレーションインスタンス

  • すぐに使える、統一アクセラレーション、深いパフォーマンス最適化、オープンソース互換

  • 複数ソースの国産チップサポート

  • 大規模モデルトレーニングアクセラレーションサービス

  • 大規模モデル推論アクセラレーションサービス

2、Intelligent Computing 一体機

  • ソフトウェアとハードウェアの深い協調

  • 自社開発アクセラレーションカードIP

  • 業界特化型大規模モデルの活用

3、大規模モデルエネルギー効率最適化ツールパッケージ

  • 自社開発のマルチバックエンド汎用高性能オペレータライブラリ

  • モデル量子化圧縮ライブラリ

  • 分散トレーニングアクセラレーションライブラリ

  • マルチバックエンドモデル推論エンジン

4、自社開発業界特化型大規模モデル

  • 政务(政府業務)大規模モデル

  • 法律大規模モデル

  • 証券大規模モデル

5、大規模モデルアプリケーション開発ツールチェーン

  • マルチエージェントエンジン

  • モデルファインチューニングサービス

  • RAGツールパッケージ

  • 効果評価

6、大規模モデルに基づく業界知能体アプリケーション

  • 投資アシスタント

  • アルゴリズムアシスタント

無問芯穹のチームメンバー:

創業チームメンバーは清華大学電子系および主要なインターネット/AI企業に在籍していた経歴を持ち、豊富な産業経験と成功した起業経験を有しています。技術的な蓄積と学術的な蓄積も豊富で、すでに人工知能システム最適化分野において200以上の高水平な学術論文を発表しています。

関連成果には以下が含まれます:(1)GPU高性能オペレータライブラリがNVIDIA商用ライブラリを上回り、ミドルエンドプロセスのGPU上で、ハイエンドプロセスのGPU上の商用ソフトウェアよりも優れたパフォーマンスを実現;(2)大規模モデルを支える高効率スパース推論アクセラレーションアーキテクチャにより、スパースニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワークなどの計算速度を1〜3桁向上。チームはすでに、NVIDIA GPU上の大規模言語モデルの遅延を50%削減することに成功しており、今後さらに基盤オペレータの最適化、スパースアクセラレーション、ハードウェア特性の認識、高効率インターコネクトなどの能力を組み合わせることで、システム全体のアクセラレーション比を10倍に向上させることを目指しています。

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