分布式强化学习与智能优化算法平台

让复杂流动仿真进入可扩展、可复现的智能优化工作流

统一组织仿真、算法、超算集群、运行观测与模型制品，为低延迟控制系统提供可验证、可追溯的模型来源。

从脚本堆叠走向团队工作流

通过模板、配置、克隆与对比记录实验入口和运行上下文。

接入超算集群，使用作业调度与分布式运行组织计算资源。

关联日志、指标、模型、配置和诊断制品，保留复核路径。

仿真接入
Fluent 训练与推理运行链

资源与任务
超算集群、作业调度、队列与配额控制

分布式算法
Ray/RLlib、PPO、SAC 运行入口

实验资产
模型、指标、日志、配置和报告

以受控参数启动训练或推理任务，保留配置、日志、指标和输出模型。

克隆既有实验，固定变量后对比策略、模型和运行结果。

结合运行日志、调度状态与诊断制品定位可复现的失败路径。

平台面向私有化部署，支持围绕组织权限、任务审计、运行观测和设备/仿真适配开展联合交付。具体安全边界、可用资源和兼容范围在方案评估阶段冻结。

是否提供标准化公开价格？

不同项目的仿真环境、计算资源、设备接口和验证范围差异较大，我们通过方案评估明确边界和交付方式。

能否部署在客户自己的环境中？

产品形态面向私有化部署，可根据安全、算力、网络和设备条件评估具体方案。

如何理解“微秒级闭环”？

这是系统的设计目标与聚焦方向。实际时延取决于模型规模、数值精度、I/O 链路、目标板卡、时钟和部署配置，以对应技术报告为准。