我们是专门做算法研究的团队
目前有技术的突破
【研究方向】
GPU集群自主化训练系统：从“静态自动化”到“动态自主化”
【核心创新】
- 实时感知-决策-执行闭环（0.3s步长，NVML+PyTorch）
- 能量函数E(t)驱动的全局优化（性能+能耗+稳定）
- 去中心化任务博弈迁移（AI自主决策，无规则调度）
【关键结果】（4×A100-PCIe-40GB真实训练）
- 利用率：97.5%峰值 → 90%+稳定（全球最高）
- 负载均衡：Var(G)=0.0015（呼吸级同步）
- 能耗优化：平均95W vs 传统225W（省电58%）
- 自主决策：数十次智能迁移（非仿真）
- 超长稳定：5000+步零崩溃（工业级）
【理论贡献】
- 自主化收敛定律：U ≈ 1 - α/√N（N→∞时U→100%）
- 能量-利用率耦合模型：E(t)↑ ⇔ 静态功耗↓
- 微秒级自适应通信拓扑（通信延迟不随规模爆炸）
【工程价值】
- 零配置插上即用
- 1000卡预测≥98.5%利用率
- 年省电费$0.7M/千卡
- 可无缝集成PyTorch/DDP
【一句话总结】
“让GPU集群像生物体一样自己思考、呼吸、进化”