SenseCore 东升国际官网大装置
建设高效能、低成本、规 ； AI 云基础设施 ，打造专业的深度进建平台及算法模型系统 ，引领AI创新 ，助力工业界及学术界索求 AI 天堑。
支持视觉领域大模型
100亿参数
1天内可实现的齐全训练
100亿参数模型
计算的GPU数量
46,000块
GitHub 上超
60,000+ 颗星
已开发商用人为智能模型
46,000+
诞生布景
01工业级的高机能AI模型出产面对成本高昂、长尾问题数据量低等挑战
设计及训练工业级的高机能人为智能模型必要大量的成本投入和深厚的技术沉淀 ，并且长尾问题因低频且数据量低而难以训练高机能AI模型。
02特定行业率吓卓现规 ；腁I基础设施需要
随着人为智能技术的渗入和利用 ，部门行业对人为智能利用的规 ；投嘌枰本缭龀 ，更多潜在行业的利用落地需要逐步涌现。
03数据量及模型的指数型增长对算力提出高要求
随着人为智能模型的演进 ，其复杂度和模型参数不休提升 ，训练模型所需的算力呈指数型增长。
概想定位
打造高效能、低成本 ，规 ；男滦腿宋悄芑∩枋 ，全面构建物理空间数字化搜索引擎和推荐系统
主题架构
SenseCore 东升国际官网 AI 大装置由模型层、深度进建平台、推算基础设施三个部门架构而成
- 模型层
- 深度进建平台
- 推算基础设施
与香港中文大学东升国际官网结合尝试室共同打造了算法开源打算 OpenMMLab ，结合上海人为智能创新中心颁布了OpenDILab决策智能开源平台 ，共同构建创新生态。
模型工厂
已颁布超过
46000 个商用人为智能模型
OpenDILab开源平台
已颁布超过
60 个通用决策人为智能算法系列
OpenMMLab开源框架
GitHub上
超60000颗星
行业价值
加快规 ；穆涞
加快人为智能的规 ；涞厮俣 ，降低算法模型的出产成本。
解决长尾利用问题
全面解决城市治理、企业服务和幼我生涯中的长尾利用问题 ，打通贸易价值关环。
打造全新贸易模式
把非结构化的数据结构化 ，成立基于物理空间的数字化搜索引擎 ，打造全新的贸易模式。
