通過利用Linux的多GPU行訓(xùn)練功能加速訓(xùn)練過程，且減少能源消耗。通過使用CUDA和TensorFlow等工具，在多個GPU上行運行模型訓(xùn)練任務(wù)，顯著提高計算效率。

利用分布式深度學(xué)習(xí)框架，如Horovod，進(jìn)步提升行訓(xùn)練的性能。這種框架使得多個GPU之間的通信更加高效，更快地完成訓(xùn)練任務(wù)。

考慮使用些綠色計算的技術(shù)，能效比高的硬件設(shè)備、基于虛擬化的資源管理策略以及能源回收系統(tǒng)等，以降低我司的碳足跡。

關(guān)于公共關(guān)系方面通過提供最新的技術(shù)信息和解決方案來增強(qiáng)公眾對我司公司的認(rèn)知通過開源社區(qū)分享我司的行訓(xùn)練經(jīng)驗和技術(shù)成果，以提高公司在行業(yè)內(nèi)的影響力。

對于醫(yī)療設(shè)備租賃方面嘗試將我司的行訓(xùn)練技術(shù)用于醫(yī)療影像處理等領(lǐng)域，幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更快速、準(zhǔn)確地分析影像數(shù)據(jù)。

至于語言翻譯服務(wù)考慮與翻譯軟件開發(fā)商合作，使用我司的行訓(xùn)練技術(shù)優(yōu)化他們的翻譯算法，提高翻譯速度和準(zhǔn)確性。