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高效能運算基礎設施
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技術對話

無論是解決梯度爆炸、優化分布式訓練架構,還是規劃企業級 AI 藍圖,我們的工程師已準備好提供深度的技術評估與實施建議。

Project Intake

定義您的
訓練需求

為了確保我們能派出最合適的主題專家(SME)與您對談,請在留言中盡可能提供您的技術架構資訊。我們對每一筆諮詢均遵守嚴格的 NDA 流程

技術背景摘要

請標註使用之框架(PyTorch / TensorFlow / JAX)與主要報錯日誌片段。

數據隱私與安全性

我們提供本地化訓練方案,協助解決敏感數據不出境的硬性需求。

常規回覆週期:1 個工作日內。

[LOC-02] CONSULTATION_PIPELINE

提交後的技術流轉過程

01

技術審閱

我們的資深工程師將檢視您的模型架構、數據規模與目標指標。這不是自動化回覆,而是真實的初步評估。

02

環境配置建議

根據您的框架需求(如 PyTorch / JAX),我們會提出針對 GPU 節點配置與通訊庫(NCCL)的優化路徑建議。

03

對接諮詢會

安排線上或線下會議,深入討論訓練成本優化、量化技術應用或本地化訓練部署的具體細節。

Physical Nexus

聯繫資訊

總部地址 / Head Office

No. 555, Fuxing Road, Zhubei City, Hsinchu County, 302, Taiwan

鄰近新竹科學園區,方便技術對接與現場測試。

直達線路 / Direct Line

+886-3-5535-984

週一至週五: 09:00-18:00 (GMT+8)

電子郵箱 / Email

[email protected]

技術支援:支援 Gradient Explosion 診斷與資源請求。

關於預約造訪

考慮到深度學習項目的資料安全性,我們在新竹竹北市的辦公室設有專門的諮詢空間,歡迎預約後親自前訪討論對於數據隱私與本地化訓練的要求。提供地下停車位,請於抵達前 30 分鐘告知。

地理優勢

位於竹北復興路,與新竹科學園區(HSP)企業對接僅需 15 分鐘車程。提供完善的現場部署支援預約服務。

準備好加速您的模型生命週期?

與我們一同探討如何通過優化 Batch Size 與學習率策略來降低您的算力成本。