平台基于Ray框架构建,提供⾼效、智能的分布式任务调度能⼒。能够将复杂的⼯业算法任务⾃动拆解为可并⾏执⾏的⼦任务,并根据集群资源状况进⾏动态分配和调度,确保计算资源的最⼤化利⽤和任务的快速完成。
平台⽀持CPU、GPU等多种异构计算资源的统⼀管理和调度。算法⼯程师可以根据算法特性选择最适合的计算设备,充分发挥硬件性能,加速计算过程。这对于需要⼤量浮点运算和并⾏处理的⼯业仿真和数据分析场景尤为重要。
平台提供算法模型服务化部署能⼒,⽀持将训练好的算法模型封装为可调⽤的API服务。这使得⼯业软件能够通过标准接⼝快速集成算法能⼒,实现算法的快速迭代和部署,缩短从算法研发到实际应⽤的周期。
平台基于Ray框架构建,提供⾼效、智能的分布式任务调度能⼒。能够将复杂的⼯业算法任务⾃动拆解为可并⾏执⾏的⼦任务,并根据集群资源状况进⾏动态分配和调度,确保计算资源的最⼤化利⽤和任务的快速完成。
业务痛点
传统企业使用CAD/CAE工具面临算力不足、资源僵化、数据割裂等痛点。算法计算时间长,难以快速响应市场变化。
业务价值
整合资源使用“设计仿真一体化平台”,通过并行计算,用户可在同一平台完成建模、仿真、优化。在新能源汽车领域,电池热管理仿真周期从2周压缩至3天;某车企客户碰撞仿真效率提升70%,研发周期缩短40%。
业务痛点
传统企业使用CAD/CAE工具面临算力不足、资源僵化、数据割裂等痛点。算法计算时间长,难以快速响应市场变化。
业务价值
整合资源使用“设计仿真一体化平台”,通过并行计算,用户可在同一平台完成建模、仿真、优化。在新能源汽车领域,电池热管理仿真周期从2周压缩至3天;某车企客户碰撞仿真效率提升70%,研发周期缩短40%。





