通用解决方案
AI大模型加速训练


赋能人工智能行业，解决大模型推理和训练效率瓶颈

行业痛点

内存过度依赖
数据存取效率不足

现有的数据库系统在面对AI模型的数据存取需求时，常常表现出效率低下的问题。传统数据库的设计通常侧重于事务处理和关系型数据，而在处理非结构化数据和高并发访问时，性能显著下降。低效的数据存取不仅拖慢了模型训练的速度，还会导致整个AI应用的响应时间延长。
硬件资源浪费
方案介绍

本AI模型加速方案针对现有AI模型训练和推理过程中的关键瓶颈，提供了一套综合性的优化解决方案。传统AI模型在面对大规模数据处理时，往往受限于内存资源、低效的数据存取路径以及硬件资源利用不足，导致整体性能受限。为了解决这些问题，本方案采用了先进的存储技术，通过直接利用闪存的并行处理能力，绕过传统文件系统的限制，实现了更高效的数据读写操作。


此外，方案还集成了自主研发的合存数据库，专为处理大规模非结构化数据设计，确保数据存取的高效性和低延迟。与此同时，方案通过减少对内存的依赖，优化硬件资源配置，显著降低了硬件采购和运营成本。在提升AI模型训练和推理速度的同时，本方案还帮助企业实现了成本的有效控制，为AI应用的广泛部署提供了坚实的技术支撑，助力企业在竞争激烈的市场环境中保持领先地位



智领科技，数造未来