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SF Tensor
运营中正在招聘让AI实验室专注于研究的底层架构。
F25·Fall 2025·B2B 企业服务·5 人团队·2025 年成立
公司简介
AI 研究人员本应致力于通过新架构和训练方法突破技术边界。然而，他们却耗费数周时间配置云基础设施、调试分布式系统以及优化 GPU 代码。我们深知此痛：今年早些时候，我们在数千张 GPU 上训练自有模型时，花在对抗基础设施上的时间比实际做研究的时间还要多。 正因如此，我们正在打造两样东西。首先是 Elastic Cloud：一个托管平台，可自动在所有供应商中寻找最便宜的 GPU，处理抢占式实例的提前终止，并将计算成本降低高达 80%。其次是自动内核优化技术，通过建模硬件拓扑结构使训练代码运行得更快，其性能往往优于手工调优的实现。 问题在于，在不同硬件上实现高性能确实极具挑战。NVIDIA 的 CUDA 护城河之所以存在，是因为编写高效内核需要深厚的专业知识。大多数团队要么接受厂商锁定，要么聘请昂贵的内核工程师。我们的目标是打破 CUDA 的护城河。 计算瓶颈是制约 AI 进步的最大约束。NVIDIA 无法制造足够的 GPU，且其垄断地位使得价格高得离谱。与此同时，AMD、Google 和 Amazon 正在推出性能强劲的替代硬件，但由于软件太难使用，无人问津。我们正在打破这一壁垒。如果我们成功，任何人都能在无需关注 PyTorch 代码之外的情况下，训练出最先进（SOTA）的模型。
创始团队
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我们优化内核以榨取额外速度，在各大云平台寻找最便宜的 GPU，让你的模型在任何硬件上都能训练。无需经历 DevOps 噩梦即可训练前沿模型。