异构兼容

支持主流计算架构，提高企业选择计算资源的灵活性

AICP支持多种CPU架构，包括X86架构 CPU，国产服务器的鲲鹏ARM架构、海光的C86架构；AICP也广泛兼容主流GPU型号，包括Nvidia GPU系列、主流国产GPU芯片，如华为昇腾（Ascend）NPU、天数天垓（BI-V150）、智凯（MR-V100）等。AICP平台的异构算力兼容性，使企业能够充分利用现有的多种计算资源（包括CPU、GPU等）进行大模型训练和推理。减少了对特定硬件的依赖，避免了额外的硬件投资，提升企业选择计算资源的灵活性。

成本优化

大幅降低企业的大模型训练和推理成本

AICP平台提供多种训练优化技术，包括混合精度训练、ZeRO分布式训练优化、CPU offload、稀疏注意力等，可以大幅度降低大模型训练的计算量、减少算力资源消耗、减少训练时长，整体上，大幅度降低了训练成本，降低幅度高达60%；

AICP平台提供模了型压缩能力，并基于自动化对齐机制，保障压缩后模型的效果，效果损耗几乎无感知。模型推理成本降幅最高达到75%。

更高性能

在同等资源条件下，可支撑更大的用户规模和更好的用户体验

通过AICP的模型量化、异步批推理机制、联合CPU和GPU通信优化、注意力稀疏化、以及KV缓存等特性，能够显著提升用户请求的并发量和推理服务的吞吐量、降低推理时延、提升序列长度。这样，可接入的用户将会更多，用户能够感受到的等待时间就更短，整体将获得更好的体验。

简单易用

非专业用户也能进行高质量的大模型开发和部署

AICP平台通过简单易用的UI界面，提供向导化、低门槛、可视化的大模型开发和部署流程，使得不具备AI专业知识的人员，也能够进行大模型微调和部署。降低企业对高阶AI人员的依赖，极大降低了企业搭建AI技术团队的成本。

保护资产安全

AICP内置模型动态加密技术，用户无需关注技术细节即可实现模型动态加密，有效保护企业模型资产安全、防止模型泄露。