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    AIGC量化分析平台

    通过对不同的LLM模型、硬件算力、集群规模、网络拓扑和并行策略的综合分析，预估包括GPU利用率、计算吞吐量和训练时长等LLM模型训练关键性能指标,无需高深专业知识即可使用，帮助用户轻松分析和优化大模型训练过程

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    AI模型研发企业
    需要高效训练和优化AI模型训练的企业，旨在提高模型训练效率和降低成本
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    提供AI模型训练服务的云平台，快速评估不同模型在不同硬件上的预期收益，为硬件投资提供决策支持
    芯片制造商
    评估未来芯片性能和架构设计的芯片厂商，分析其在模型训练中的性能和收益
    科研机构
    进行AI研究和模型训练的高校和研究机构，优化大规模模型训练过程

    痛点挑战

    AI模型训练效率低
    无法充分利用硬件资源，导致训练效率低下和资源浪费
    硬件选择与配置困难
    多种硬件选择下，难以评估其对模型训练的具体收益和合理配置
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    复杂的训练流程使得难以准确定位性能瓶颈，优化过程困难
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    训练过程不透明，难以快速调整并行策略并评估其效果
    高昂成本
    大规模集群训练成本高，实验需要大量时间和资金投入

    全面性能评估

    提供GPU利用率、计算吞吐量和训练时长等关键指标的综合评估，帮助优化模型训练效率

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    为芯片和云厂商提供硬件投资和架构设计的决策依据，帮助选择最合适的硬件配置

    芯片决策依据
    硬件决策依据

    可视化流程分析

    通过直观、透明的可视化手段呈现训练全流程，帮助快速定位和解决性能瓶颈

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    支持灵活调整并行策略，提高GPU集群资源利用效率，加速模型训练的迭代过程

    节约成本

    通过模拟大规模集群评估，减少资源浪费，显著降低实验成本

    应用场景

    AI大模型训练优化
    提升训练效率，通过性能预估和策略优化
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    评估硬件特性收益，支持决策
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