当下，大模型技术迅猛发展，然而在训练过程中，我们仍面临着诸如训练效率优化、易用性提升等关键挑战。超算互联网平台模型训练服务不仅为用户提供了多样化的模型选择，还配套提供覆盖数据管理、模型调优到模型部署全流程的开发工具链。为持续提升用户体验，超算互联网平台近期针对该服务的核心功能进行了多项关键升级。
#模型训练效率，升了！
针对用户日益增长的AI资源诉求，平台通过支持大规模跨节点分布式计算任务，持续扩充底层算力资源池，实现对多种主流异构算力的高效调度。用户可根据按需灵活申请并使用，从而有效缩短模型训练周期，实现成本、性能和效果的最佳平衡。平台最新上架RTX 4090配备24GB显存，可高效支持大模型训练与高分辨率AI推理任务。（更多资源上新消息，详见平台公告）
针对模型训练中的通信瓶颈问题，平台通过优化IB通信网络，在模型训练服务全面开启RDMA特性，并针对NCCL变量进行最优参数配置，有效降低通信数据量，实现了计算与通信的重叠执行，从而提升通信效率，最终优化整体计算性能。
#平台易用性，升了！
为降低用户环境搭建门槛，平台持续适配最新基座模型，开箱即用；同时提供预装LLaMAFactory等工具功能类镜像，支持界面化微调，加速创新应用落地。
同步上新AI助手作业分析功能，支持日志内容一键智能解析，结合DeepSeek、Qwen3等模型能力，快速辅助用户获取解决方案。
#服务稳定性，升了！
上新故障自动容错功能，支持自动修复异常或隔离硬件故障类节点，快速切换至新节点并重启训练任务，同时基于断点自动续训，确保系统的高可用性和稳定性。
同步升级全方位资源监控功能，通过涵盖资源使用率/内存使用率/网络接发速率等关键指标的实时监控，全面掌握硬件状态与资源使用情况，及时发现并处理潜在问题。
此次升级从多维度层层推进，使平台作为用户开箱即用的创新“加速器”这一核心定位更加立体。而在体验优化方面，我们亦将持续听取用户声音，欢迎与我们互动。我们将抽取10位朋友，各送上平台「直充AI算力券」一份。