并行智算云
并行智算云：面向企事业单位、高校、科研院所在人工智能领域和高性能计算等方向的GPU算力需求，提供专业、海量的基于超算架构GPU算力云。  
针对人工智能和高性能计算场景，并行智算云通过裸金属、集群和云主机三大产品体系支撑，基于超算架构环境（IB高速互联）构建的GPU算力服务平台，满足大规模预训练、微调、高并发推理和高精度科学计算中对计算、存储、网络等环节的多样性需求。同时平台预置软件环境，开箱即用；专家团队7×24小时在线贴心服务，使科研工作者不为GPU算力分心，省时、省心，专注科研。
并行超算云
并行超算云：
并行科技基于中国国家网格与云计算技术，结合自身在高性能计算领域多年研发经验推出的一站式超算服务平台。
超算行业云
超算行业云：
基于超算云基础设施，提供企业级“专有云”、“混合云”等多产品服务形态的定制化云服务平台。行业云不仅可保障用户业务流程快速、高效、动态实现，而且可满足超算业务系统及SaaS化的私有部署、自主可控、安全稳定的个性化需求。
借助海量算力资源池和技术运营服务优势，超算行业云可为包括汽车制造、气象海洋、基因测序、新药研发、芯片制造、石油勘探等行业，提供弹性灵活、快捷高效、安全可靠的高性能计算业务支持。
设计仿真云
设计仿真云：
CAXCloud设计仿真云平台是一款面向CAD/CAE设计研发领域的综合办公平台，集成图形图像加速、资源共享、数据安全管控的软硬件一体化云平台解决方案。
主要应用于机械制造、能源交通、建筑设计、电子设计等行业，ParaCAXCloud以轻量化快速部署、应用集中运维、数据统一管控，资源按需供给的方案替代传统设计仿真的办公模式，是满足多用户设计与仿真的高性能计算云平台。

案例展示

某985高校人工智能学院

满足日常和紧急课题算力需求

合作背景：在课题组新生入组时，需要按人数采购GPU服务器支撑实验，硬件采购、存放和管理耗费大量精力；因课题周期等原因，出现短期GPU算力高峰时无足够资源可用。

合作收益：并行智算云与学院进行联合深度合作，通过云端资源和云账号，灵活满足课题组员流动产生的账号增减、权限分配，以及因课题周期产生的短时、大量算力等多样化GPU算力需求，灵活按需使用，让科研人员不因算力和平台使用分心，专注科研，提升效率。

某双一流高校-语言大模型训练

提供超大算力底座,保障研究效率

合作背景：某双一流高校的大模型课题组急需使用百块以上的高端GPU加速卡来进行大语言模型的训练。然而，受限于供给关系，课题组在短期内很难获得足够数量的适用于大模型训练的高端GPU算力。为了解决这一问题，并行科技与该高校展开了深度合作，提供了拥有256块A100 GPU的共享算力资源，以支持大语言模型的训练需求。

合作收益：通过合作，课题组避免了因算力不足而无法开展科研的情况。并行智算云团队协助课题组进行计算环境的搭建，并完成模型的迁移部署工作。此外，还提供7×24小时的技术支持服务，解决软件依赖、性能优化和模型调试等方面的需求，使科研人员能够专注于科研工作，提升研究效率。

某人工智能大模型企业

基于超算架构算力，提高计算效率

合作背景：该企业主要研究场景为自然语言处理的大模型训练，不仅要保障程序稳定运行，还要针对运行过程中的程序性能不断优化，整个过程中需要大量基于超算架构的资源算力来提高计算效率。

合作收益：客户使用基于超算架构的大模型算力资源满足了自然语言处理场景的算力需求。并行智算云不仅帮助用户提供程序性能优化和环境安装，还帮助用户避免在计算过程中出现计算中断、显存溢出、内存溢出、运行报错等状况。稳定运行的同时，将180B规模的模型计算性能提升30%，提高了计算效率。

某人工智能新型研发机构

万亿级预训练模型，算力服务保障

合作背景：人工智能引发了新一轮技术变革。国内某知名人工智能新型研发机构从事AI大模型研究工作，迫切需要大量的通用GPU算力资源进行大模型训练，十分关注模型训练的时间和执行效率。从用户的时间需求出发，结合大模型引用的运行特征，为用户提供了上百张基于A100 GPU的训练资源，保障训练业务的高效、稳定运行。

合作收益：基于并行科技算力网络服务，在短期内快速提供了基于“超算架构”的A100算力资源，同时提供了基础环境构建、模型部署、应用运行特征性能分析、7×24小时技术服务支持保障等服务，通过“算力+大模型+技术服务”的结合，为客户打造高效、稳定的智算云算力底座。

某新药研发企业

加速研发，项目时间缩短50%

合作背景：某新药研发企业，由于业务增长迅速，需要利用人工智能前沿算法，结合计算化学和药物化学的经验，对数十亿分子进行快速筛选，具有研发周期短、计算量大、高通量、存储量大等特性。由于本地GPU资源不足，计算资源扩容速度难以匹配项目增长需求。

合作收益：客户在并行智算云上构建药物研发平台，不仅能够支持多团队、多任务并行的模型训练，同时可以并行调度上百块NVIDIA V100 GPU资源，用于Pytorch、Tensorflow大规模分布式训练以及GROMACS、LAMMPS等分子动力学模拟，将项目时间缩短50%以上，大幅降低研发成本。