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我们为Enterprise AI 和 MLOps 提供更好的性能和更低的损耗
dynamic
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
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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
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multi
efficient
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
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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
CTO

师从尤洋教授,毕业于新加坡国立大学

在全球超算最顶尖会议SC上发表一作论文

7年高性能AI系统经验

Colossal-AI系统核心开发者

李彤
副总裁

毕业于帝国理工学院

5 年自然语言处理,自然语言生成相关经验

Colossal-AI 算法应用核心开发者

在顶级会议 EMNLP, NeurIPS 发表相关论文

崔子源
产品总监

硕士毕业于加州大学欧文分校CS专业

曾在AWS AI担任资深工程师

领导多个SageMaker产品的开发和上线

具有多年AI平台设计和开发经验

ColossalAI平台核心架构师

麦思琪
运营总监

硕士毕业于新加坡国立大学

在顶会CVPR,NeurIPS发表相关论文

管理公司日常运营工作

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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

潞晨科技 潞晨科技