润和软件发布AIRUNS20领航AI软硬一体化新时代

发布日期：2024-09-28 02:53浏览次数：963

　　国务院国资委：已批复中央企业与地方国有企业职务科技成果赋权改革试点112个项目

　　AIRUNS 2.0可以实现从芯片到应用的全栈优化■★◆◆。其核心功能包括深入了解硬件架构的深度集成、润和软件自研的 HopeOS 操作系统优化智能计算场景以及兼容昇腾和英伟达平台的异构能力，优化 CUDA 及 CANN 框架◆■。

　　为更好满足各行业AI需求■★◆★◆，润和软件将持续更新AIRUNS，后续版本聚焦四个关键领域迭代创新：数据管理创新、训练过程高效、模型管理智能、部署形态灵活◆★■★■◆，为行业提供好用、易用、高性能的AI产品。

　　高准确率，满足复杂极端场景智能需求■★★■■；高泛化性，满足多样性场景、目标识别需求；全场景自主解析，场景规则自适应；多模态融合★★◆■◆◆，图文提示定义功能，快速生成新任务。

　　效率提升◆★◆★★：工作量可减少50%以上，同时确保测试覆盖率保持在95%以上■■；快速反馈：30分钟内完成变更影响分析，原本需要2-3小时的人工评估时间大幅缩短；自动化测试案例生成■◆■■◆：设计和编写测试脚本的时间可缩短60%以上★■■■；测试执行自动化■★：同时运行多个测试任务，测试执行效率提升4倍；质量保障：准确性■★■★★★，回归缺陷率降低20%■★，大幅提升了测试结果的可靠性；资源优化：项目整体测试时间减少30%-40%，从而能够更好地分配团队资源，降低项目成本◆◆■，确保高效交付◆■★◆。

　　精准检索：实现语义到关系型数据库的精准化搜索和归纳，并进行BI展示；智能问答：提供基于企业内部数据（文档、表格、音视频等）的问答分析能力★★◆◆★★；智能撰写◆◆★■■■：基于提纲型模板，结合大模型技术提供智能化内容撰写服务，包括段落★★■◆、表格、折线图、柱状图等；智能审核■■◆★：根据法律法规、用户制定的规则规约等总结出检测规则■◆，根据规则检测用户上传资料的合法合规性。

　　她竟要求中国“负责”◆■■■◆★，还扬言“不再继续对华天线万斤海蜇■◆★■，累翻工作人员，哪里来的这么多海蜇◆◆？

　　最大化发挥硬件潜能◆■■★，提高系统的整体性能和能效，减少计算资源浪费，确保复杂计算任务能够高效完成■■★■；带来了更流畅的用户体验，减少性能瓶颈★◆■■，且能够处理大规模计算任务，提升AI研发和应用的整体效率■◆★★★★；在高性能的基础上■◆，硬件选择更加自由◆★◆★■，减少了技术锁定的风险，提升了系统的适应性。

　　【新华社】为经济社会发展大局提供有力金融支撑——新中国成立75周年金融业发展成就综述

　　AI2.0 时代，企业愈发注重 AI 技术的场景化和商业化■■■◆★★。然而★◆■，在实际落地过程中，企业面临着资源管理、运维监控、资源调度以及团队协作等多方面挑战，市场迫切需要一款具备强大管理能力，既能有效管控又能灵活调度的 AI 研发平台级产品■◆◆★。江苏润和软件股份有限公司（以下简称“润和软件■★”）秉承创新驱动理念，重磅推出全新 AI软硬一体化平台—— AIRUNS 2.0，通过增强全栈 AI 能力★■◆◆，助力企业 AI 快速落地。

　　突然爆了！中国股票单日净买入创3年来新高，外资客户问：◆◆“中国股市已悄然进入★■■■◆‘长牛◆★■◆★◆’ ？★★”

　　还钱了◆★◆★！青岛一男子拖欠1440元餐费■■■★，女店主“卑微★★◆”催要2年，后续来了

　　一键式自动化部署，迅速将模型从开发环境推送至生产环境；支持云-边-端的部署模式，并提供模型转换、压缩和量化工具；多版本管理，支持蓝绿部署；兼容多种硬件环境和 AI 框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore等）◆◆◆，支持多种服务协议（TGI、VLLM、OpenAI、Triton等）。

　　针对主流开源大模型的显存和算子深度优化、支持数据和模型并行计算的高效并行架构◆★■◆■★、动态资源调度与负载均衡、根据负载变化自动调整计算任务、全面的监控、故障诊断、容错机制■★■◆。

　　减少数据在各个环节中的中断和延迟◆◆★，提升数据流转效率◆★■■★，使得模型训练和推理的时间大幅缩短★◆；确保数据的完整性★◆■◆■、准确性及安全性■★★，尤其在处理敏感数据时提供了更高的合规性保障◆★■◆◆，降低了数据泄露和误用的风险；在不同的计算环境中灵活调度和处理数据，提供更广泛的应用支持，提升业务流程的协同效率和灵活性■■★◆。

　　基于 AIRUNS 2◆■■★■◆.0 完善成熟的AI应用集成功能★◆★◆★，可成功搭载成熟的、可商业化的解决方案，如大模型视觉、RAG+■■◆■★◆、AI测试解决方案，在平台上达到数据高效处理、决策实时支持以及资源灵活调度的效果。

　　通过引入AI测试，能显著减少原有测试工程师团队的工作负担，使工程师团队可以专注于高价值的分析和决策。AI测试可以高效领导测试流程★★■■◆，自动生成和优化测试产物■◆■■，同时工程师可借助AI工具验证产物的准确性和完整性★◆★■◆，确保测试质量。

　　提高单卡运行大模型的效率，降低硬件需求和运营成本；支持数据和模型并行计算，显著缩短训练时间并提升模型推理吞吐量■■◆★，快速响应市场需求；根据负载变化自动调整计算任务★■★，确保资源利用最大化，提高系统性能和稳定性；通过全面的故障诊断和监控机制，实现快速故障侦测与容错，确保业务持续稳定运行。

　　AIRUNS 2.0的发布，进一步提升了数据、算力等AI核心要素的管理能力,■■★■，相较1◆◆★■.0版本■◆■■★★，着重强化了AI软硬一体化、端到端数据管理、AI算力调度■◆◆◆★★、AI训推加速■◆■◆、云-边-端模型部署五大能力，使AI应用落地更高效、便捷，帮助企业快速实现商业价值◆■★■◆。

　　各种算力资源得到充足利用，避免算力孤岛，优化资源分配，避免资源浪费，同时降低管理复杂度■■◆■；AI业务共享算力集群★★◆，用完即释放，充分复用底层算力资源，最大化提升AI算力能效■◆■◆■；以最少的硬件资源，满足更多的AI业务；提升业务并发量、吞吐量◆★，提升集群算力能效，保证业务的连续性；灵活应对多环境下的不同业务调度需求，提升系统的扩展性、容错能力和实时性★■★■★◆。

　　缩短模型上线时间■★，提高生产环境的部署效率，加快产品迭代速度；实现灵活的资源利用◆◆★，优化整体系统性能；确保模型更新的安全性与稳定性，降低上线风险并提高业务连续性；满足不同业务需求，提升系统的灵活性和可扩展性，促进技术的快速集成与应用。