解决方案
针对大模型大规模训练，比特算力为解决大模型训练过程中，算力组网瓶颈、算力资源利用率低，算法工程师与算力匹配难、资源分配不灵活、资源分散难以管理等、比特算力针对大规模模型训练多个阶段提供了不同的解决方案，我们的解决方案包括以下几个方面：
1. 高性能计算硬件集群：使用高性能的计算硬件组网算力集群，如GPU、TPU等 ，以满足大模型训练对计算能力的极高要求。 例如，搭载NVIDIA的GPU，如 A100、A800、H100、H800等 ，具有强大的并行计算能力 ，可以加速神经网络的训练过程。
云存储是是面向云服务器、裸金属服务器和云桌面等计算节点的文件存储服务。它是一种可共享访问、 弹性扩展、高可靠的分布式文件系统 。在挂载文件系统后，可以直接进行文件的读写操作，无需再划 分文件系统。支持POSIX\MPI-IO和NFS协议，提供对数据亚毫秒级的访问和数十GB/s的读写吞吐， 推荐用于AIGC、自动驾驶、EDA仿真、影视渲染、高性能计算存储等业务场景。
