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实现超异构、超互联、高稳定、高均载、高扩展
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为 AI 研发和训练助力。为企业提供一个全面、高效、灵活的模型训练环境，支持从数据预处理到模型部署的全流程，满足不同规模和需求的 AI 训练任务。
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可实现不同GPU算力的互联互通，支持单一大模型训练任务在异构GPU资源池上的联合计算，做到了规模突破，支持超大型GPU集群训练，全栈且深度融合带来端到端优化，助力超算互联工程。平衡算力需求与供给，实现高精度到底精度全覆盖、多种计算类型全覆盖，以及AI训练+推理全覆盖。
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在 AI 算力需求呈指数级增长的 2025 年，英伟达推出的 Hopper 架构升级版 H200 与全新 Blackwell 架构的 B200，正成为数据中心 和 AI 研发的核心算力载体。二者分别代表 “渐进式升级” 与 “革命性突破”，如何选择成为企业算力布局的关键课题。
win11右键设置成原来模样的方法如下：
当下大型语言模型如 GPT-4等凭借其强大的能力推动着各行业的创新。然而，这些模型动辄拥有数万亿参数，其计算成本高昂且资源消耗巨大。在实际应用场景中，尤其是对计算资源有限的设备和追求高效响应的系统而言，迫切需要一种既能保留模型性能又能降低资源需求的方法，模型蒸馏（Model Distillation）（知识蒸馏：大模型（LLM）中的模型压缩与知识转移技术）应运而生。
