服务介绍

极视科技依托NVIDIA CUDA并行计算架构，为企业提供从算法优化到硬件部署的全栈CUDA开发服务。我们聚焦深度学习、计算机视觉、科学计算与工业仿真等场景，通过GPU算力加速、内存优化与异构编程技术，实现模型推理速度提升10-100倍，助力客户突破计算瓶颈，降低硬件成本，加速产品商业化进程。

核心服务内容：

1. CUDA算法开发与优化

• 并行计算加速：基于CUDA C/C++或PyCUDA/CuPy，将CPU端串行算法（如矩阵运算、图像处理、物理模拟）重构为GPU并行实现，提升计算效率。

• 深度学习模型加速：针对PyTorch、TensorFlow模型，通过CUDA自定义算子（Custom Kernel）、混合精度训练（FP16/INT8）与TensorRT集成，优化推理性能（如YOLO模型推理速度提升5倍）。

2. 跨平台部署与硬件适配

• 多GPU支持：开发支持多GPU并行训练与推理的代码框架，适配NVIDIA A100、H100、Jetson系列等硬件，满足数据中心与边缘设备需求。

• 异构计算集成：结合CPU、GPU与NVIDIA DPU/TPU，实现算力资源动态调度，降低能耗与延迟。

3. 内存管理与性能调优

• 显存优化：通过共享内存（Shared Memory）、常量内存（Constant Memory）与流式多处理器（SM）调度，减少全局内存访问，提升吞吐量。

• Profile与调优：使用Nsight Compute、Nsight Systems工具分析代码瓶颈，优化线程块（Block）与网格（Grid）配置，最大化GPU利用率。

4. 工业级应用开发

• 实时视觉系统：为工业质检、自动驾驶开发CUDA加速的图像处理流水线（如缺陷检测、三维重建），支持4K/8K视频实时分析。

• 科学计算仿真：为物理模拟、气象预测、分子动力学等领域开发CUDA加速的数值计算库，缩短计算周期（如CFD模拟提速50倍）。

5. 全流程技术支持

• 从需求分析、算法设计到部署上线，提供技术文档、代码注释与团队培训，确保客户具备CUDA代码维护与迭代能力。

极视科技的技术优势：

• 高性能开发经验：10年+CUDA开发经验，精通CUDA内核优化、多GPU通信与异构编程。

• 行业深度适配：针对工业质检、自动驾驶、医疗影像等场景，提供场景化加速方案。

• 端到端服务：覆盖算法、优化、部署全链条，降低客户GPU开发门槛与成本。

典型应用场景：

• 工业质检：为制造业客户开发CUDA加速的表面缺陷检测算法，处理速度从5FPS提升至100FPS，支持1080P实时分析。

• 自动驾驶：为L4级自动驾驶企业开发CUDA优化的点云处理与目标检测模型，推理延迟从100ms降至10ms。

• 科学计算：为高校科研团队开发CUDA加速的有限元分析（FEA）库，计算效率提升80倍，缩短项目周期。