我们为Enterprise AI 和 MLOps 提供更好的性能和更低的损耗
最小化部署成本
Colossal-AI 可以帮助您显著提高大规模AI模型训练和部署的效率。仅需在笔记本电脑上写一个简单的源代码，Colossal-AI 便可自动部署到云端和超级计算机上
节省计算资源
Colossal-AI 可以帮助您节省计算资源。通常训练大模型 (如GPT-3) 我们需要 100 多个GPU，而使用Colossal-AI我们仅需一半的计算资源。即使在低端硬件条件下，Colossal-AI也可以训练2-3倍的大模型
最大化计算效率
在并行计算技术支持下，Colossal-AI在硬件上训练AI模型，性能显著提高。我们团队旨在提升训练AI大模型速度10倍以上
Why Colossal-AI?
James Demmel教授(加州伯克利大学)：
Colossal-AI使训练AI模型高效，简单，可扩展
关于我们
尤洋教授
潞晨科技创始人
加州大学伯克利分校博士
IPDPS最佳论文(0.8%, 一作)
ICPP最佳论文(0.3%, 一作)
ACM/IEEE George Michael HPC Fellowship
福布斯30岁以下精英(亚洲 2021)
IEEE-CS超算杰出新人奖
UC伯克利EECS Lotfi A. Zadeh优秀毕业生奖
ICML专家审稿人
James Demmel
首席战略官
加州大学伯克利分校杰出教授
ACM Fellow
IEEE Fellow
美国科学院院士
美国工程院院士
美国艺术与科学院院士
卞正达
技术VP
西安交通大学本科、硕士
曾多次获 NOIP 一等奖、华为 CodeCraft 比赛金奖
在超算顶尖会议SC上发表一作论文
李升桂
工程落地VP
南洋理工大学本科
多次获得Dean's List荣誉
担任 NTU HPC 队长
获 HPC-Al2020 Merit Award, SC20 Student Cluster Competition IO500 benchmark 第二名
开发者用户
博客新闻
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更多 >>学术成就
2021福布斯亚洲30 Under 30精英
2020 UC伯克利EECS Lotfi A. Zadeh优秀毕业生奖
2018 ICPP最佳论文
LARS and LAMB优化器的新闻报道
2017 ACM IEEE-CS George Michael Memorial HPC Fellowship
2015 IPDPS最佳论文