在AI for Science（AI4S）領域，一項重大的技術突破正由深勢科技攜手北京科學智能研究院及北京大學共同宣布。他們聯合推出了Uni-3DAR，這一科學大模型首次實現了自回歸下一token預測，并統一了3D結構的生成與理解。Uni-3DAR的推出，成功攻克了3D建模領域的兩大長期存在的難題：數據表示的不統一性和建模任務的多樣性。
深勢科技，作為AI4S領域的領軍企業，一直在為構建微尺度工業基礎設施而努力，其成果惠及多個行業。深勢科技還針對AI科學計算領域，設計了云原生異構算力調度解決方案。該方案融合了通用計算、智能計算、超級計算等多種異構算力資源，并支持公有云、私有云、混合云等多種計算環境，從而實現了算力資源的高效調度與精準管理。
深勢科技在AI4S基礎設施的建設中，得到了國家超算互聯網平臺的強大支持。該平臺提供的海量普惠超智融合算力，為深勢科技的勒貝格智算平臺提供了堅實的后盾。深勢科技創始人兼CEO孫偉杰表示：“超算互聯網平臺為我們帶來了豐富的計算資源，并且與我們的業務流程進行了深度的融合。”
超算互聯網在超智融合技術和國產算力生態方面的前瞻性布局，不僅滿足了AI4S流程中科研高精度、大模型訓推低精度的動態調度需求，還滿足了深勢科技勒貝格智算平臺對國內外異構算力高效協同的嚴格要求。孫偉杰進一步指出：“超算互聯網的支持不僅提升了用戶體驗，還顯著提高了我們的研發效率和成本控制。”
為了確保深勢科技的AI4S方案能夠持續迭代并廣泛普及，超算互聯網平臺為其配備了專屬的應用移植團隊。同時，基于國產深算智能加速卡的全精度、大顯存、生態兼容性好、移植成本低等優勢，深勢科技的相關軟件和大模型的效能得到了全面釋放。這不僅大幅提升了科研效率，還幫助深勢科技節省了約30%的算力成本。
