⼯业并⾏加速算法平台

⼯业并⾏加速算法平台 ⼯业并⾏加速算法平台
⼯业并⾏加速算法平台

该产品是面向工业软件场景的并行加速算法平台,基于Ray分布式框架,具备高性能并行计算、灵活扩展、简化开发流程等优势,深度适配工业场景,支持分布式任务调度与异构计算,可提升决策效率并降低运营成本,适用于工业制造业等场景。

面向工业软件场景的并行加速算法平台,基于Ray框架,支持高性能计算与异构调度,提升决策效率,适用于工业制造业等场景。
产品优势
高性能并行计算

基于Ray分布式计算框架,将复杂计算任务转化为并⾏处理,显著缩短计算时间,提升算法运⾏效率,尤其适⽤于⼤规模数据处理和复杂模型求解。

灵活扩展能力

平台⽀持横向扩展,可根据计算需求动态增减计算资源,⽆论是本地集群还是云端部署,都能实现资源的弹性伸缩,满⾜不同规模企业的计算需求。

简化开发流程

提供统⼀的API接⼝和开发⼯具,屏蔽底层分布式计算的复杂性,使算法⼯程师能够专注于算法本⾝的开发和优化,⽆需深⼊了解并⾏编程细节,降低开发⻔槛。

⼯业场景深度适配

针对工业场景设计,内置丰富的地球物理算法库和工业数据处理工具,支持多种工业产品的数据采集和处理。

降低运营成本

通过优化资源利⽤率和加速计算过程,减少硬件投⼊和电⼒消耗,同时提⾼研发效率,从⽽有效降低企业的整体运营成本。

提升决策效率

快速的算法运⾏和结果输出,使得企业能够更频繁地进⾏模拟和分析,及时获取准确的决策依据,从⽽提升业务决策的科学性和时效性。

核心能力
分布式任务调度

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。

异构计算⽀持

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。

算法模型服务化

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。

核心能力
分布式任务调度

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。

异构计算⽀持
算法模型服务化
应用场景
车企建模算法优化

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%。

车企建模算法优化

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%。