利用 GPU 加速 HPC 和 AI 准确度
加速计算正在助力研究人员更快取得重大科学突破。研究人员已经很快意识到，在 AI 的助力下，他们可在更短时间内获得高精度结果，且可与科学模拟结果相媲美。这一结果已推动 AI 在高性能计算 (HPC) 中的应用。
解决方案
方案设计
基于用户真实的Workload，提供GPU算力集群，IB组网，高性能+大容量存储，AI集群管理平台，UFM IB网络管理，NVAIE（vCS），训练框架，Transformer模型推荐，迁移学习，预训练模型，FINE-TUNING，底层NCCL通信，分布式并行架构设计等一整套解决方案设计与咨询服务。
性能调优
如：指导安装NVIDIA-Nemo Megatron，调试训练流程卡住不动问题，排除Nemo-Megatron 出现报错问题，调试无法正常加载Checkpoint问题，解决无法正常安装DeepSpeed问题，排除C++ 无法正常编译Apex及安装Apex 后显示报错问题等
代建代维方案设计
按照订阅式服务模式，企业支付技术服务费，宽恒信息提供全栈硬件、软件、算法工程师、IDC运维服务。（具体细节另行协商）
AIGC Stable Diffusion解决方案
扩散模型是一个系统，由几个组件和模型构成，而非单独一个模型。
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）是一种基于对比学习的图像与文本的向量空间。CLIP将图像和文本的编码向量进行对比，以计算它们的相似性得分的联合表示学习模型，其主要目的是通过学习一个共同的表示空间，实现图像和文本之间的互相理解。CLIP通过同时训练一个图像编码器和一个文本编码器来实现这一目的。
CLIP模型采用了Transformer模型的结构，并使用了对比学习的策略来训练模型。
CLIP模型已经在图像分类、图像搜索、文本描述生成等任务中取得了很好的表现，并且在一些基准测试中超过了其他图像和文本联合表示学习模型。
英伟达SuperPOD架构智算平台
AI计算与视觉计算混合异构的高性能智算解决方案
SuperPOD 的设计综合考虑了与GPU最匹配的CPU性能，内存大小与通道带宽，数据盘的接口速率，网口的最优数量与带宽，整机功耗，布线等，可最大程度优化性能和成本， 同时仍可以最大限度地减少系统瓶颈， 从而支持处理复杂的工作负载。
LLM大语言模型解决方案
Transformer引入了全注意力机制，通过矩阵乘使得LM模型SOTA，进入LLM时代
语言模型的基本定义是对语句的概率分布的建模；大规模语言模型称为LLM，有效地解决了下游任务繁多、使用无监督学习方法；传统LM模型主要解决序列问题，后来LSTM的出现解决长时序和梯度消失爆炸问题；
大模型训练存在内存墙、通信墙、性能墙、调优墙的挑战。大模型的分布式训练考验的是算法、数据、框架、资源调度等全栈和全流程的综合能力。
设计和仿真Omniverse解决方案
打造未来工厂宝马集团
Omniverse 是由英伟达（NVIDIA）公司开发的一款专为AI，模拟仿真，实时协同而打造的应用平台。使用了皮克斯发明的USD格式（Universal Scene Description）让不同的DCC软件可以相互协作。
宝马集团实施搭载 NVIDIA 技术的端到端系统，并推出了物流机器人，该机器人由运行在 NVIDIA 开放 saac 机器人软件平台上的软件架构开发而成。导航机器人自主运输材料，操作机器人分拣整理零部件。该系统采用 NVIDIA 技术进行设计、训练、开发、模拟和部署。机器人使用 NVIDIA Omniverse 虚拟环境中运行的NVIDIA Isaac sim 进行虚拟训练和测试。位于不同地理区域的多名宝马集团职员可在同一模拟环境中工作。
AI和数据科学解决方案
数据分析、机器学习、深度学习训练、深度学习推理、预测与预报
随着深度学习神经网络变得越来越复杂，训练时间已大幅增加，因而导致工作效率降低和成本增加。宽恒信息的深度学习技术和完整的解决方案栈可大幅加速您的 AI 训练，从而用更短的时间、更低的成本和更快的投资回报 (ROI) 来获得更深刻的见解。
