Industrial Solutions
大模型训练方案 构建万亿参数时代的算力底座
专为 LLM 预训练与微调设计。通过极致的 NVLink 互联拓扑与内存优化技术，解决模型分片通信开销，支撑超大规模参数的稳定迭代。
通信墙问题
在万卡集群规模下，GPU 间的通信开销成为性能瓶颈，导致线性加速比大幅下降。
显存溢出 (OOM)
万亿级参数导致单卡显存无法承载，模型切分方案过于复杂且效率低下。
训练稳定性差
长时间训练中单点硬件故障导致整个 Checkpoint 丢失，重启成本极高。
核心技术路径
我们通过底层硬件优化与上层架构编排的深度耦合，为大模型训练方案提供确定性的性能交付。
光速互联拓扑
采用 SCZS Galactic 级全链路 NVLink 交换架构，实现 14.4 TB/s 聚合带宽，消除通信延迟。
深入了解技术细节
内存分级优化
集成 ZeRO-3 等先进显存优化技术，通过 CPU Offload 实现超大规模参数的无损加载。
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金融级容错机制
实现亚秒级故障检测与自动状态迁移，确保在超大规模集群中训练任务永不中断。
深入了解技术细节
交付预期与商业价值
基于全球 500+ 算力节点部署经验的实测数据
线性加速比 0.95+ | 显存利用率提升 40% | 训练稳定性 99.9%