AI 科研
基于昇腾算力做高性能算子的开发、模型的训练调优、推理加速等科研活动。
实现跨框架、跨平台的模型自动迁移与性能调优，让科研模型快速适配不同硬件环境与部署场景，大幅降低迁移成本。
跨框架迁移
支持 PyTorch、TensorFlow、JAX 等主流框架间的无缝模型转换
智能超参搜索
基于贝叶斯优化的自动超参数搜索，快速找到最优配置组合
硬件感知优化
针对 GPU/NPU 等不同硬件架构的自动图优化与算子融合
利用大语言模型驱动算子合成，通过多级中间表示优化和自动正确性验证，实现高性能算子的快速生成。
LLM 驱动算子合成
利用大语言模型理解算子语义，自动生成高质量算子代码
多级 IR 优化
通过多层中间表示进行算子级与图级的深度优化
正确性自动验证
基于形式化验证与随机测试的算子正确性保障体系
提供 LoRA/QLoRA 高效微调与大规模分布式训练能力，配合实时训练监控，让科研模型训练更高效、更可控。
LoRA/QLoRA 微调
低资源消耗的高效参数微调方案，适配多种学术场景
分布式训练加速
支持多机多卡的大规模分布式训练，显著缩短训练周期
训练监控
实时可视化训练指标，自动异常检测与训练策略调整