产品动态：新增沐曦C500加速卡、应用更新过程进度控制能力、训练监控指标丰富

托管 Kubernetes 服务 ECP

托管 Kubernetes 服务 ECP 是SenseCore 针对AI场景提供的全托管的 Kubernetes 服务，深度整合了自研高性能 RDMA 网络与 AOSS、AFS 存储生态。平台全面适配英伟达及多款国产异构芯片，屏蔽底层基础设施运维门槛，助力 AI 模型的高效开发、训练与推理部署。

分钟级异常恢复秒级模型CheckPoint保存

多元算力支持，高效分配调度策略，极致算力利用，高可用模型部署

资源闲置低: 通过算力分配至不同团队工作空间、算力闲时共享策略，包期与按量结合，实现算力在团队间合理分配，通过支持多优先级排队和智能调度策略合理进行算力调度，实现高算力分配率

有效训练时间长: 多环节网络和通信的优化，数据缓存和CheckPoint环节的IO优化，分钟级的故障定位和自动恢复策略，减少节点故障、通信异常等问题的恢复时间，提升任务的有效训练时间20%

推理服务可用性强: 及时发现服务问题并进行流量摘除和副本重建，减少故障损失；按指标、按时多种伸缩策略，保障流量波动下服务稳定性；丰富更新策略，保证变更无损。多种手段保证推理服务稳定

支持高性能异构算力管理，训练任务容错加速和模型灵活部署能力

高性能计算节点

多种高性能CPU和GPU算力，搭配高性能 SSD存储，配备高吞吐低时延独立训练网络，RDMA数据网络，满足大模型的大算力要求

支持节点、集群、工作空间灵活分配，提供预付、按量多种资源使用方式，用户可根据需求灵活配置和分配资源

提供CheckPoint读写加速，通信优化，训练环境检测，任务健康检测，自动重试等多种训练优化能力，实现大规模高效长时稳定训练

丰富的健康检测手段，便捷的环境管理配置能力，可控的应用版本更新过程，多种服务暴露方案支持，灵活的弹性伸缩规则

为企业级用户提供模型训练加速，持续部署，算力和作业管理能力

AI模型训练
多类型训练任务高性能、高效率，解放生产力
Pytorch、TensorFlow、SenseParrots多种训练框架
大规模训练加速，提升算力利用率
训练容错和故障定位，无值守长稳训练
模型持续部署
云原生模型部署，提供安全、弹性、可靠推理服务
容器化无侵入的模型部署
弹性伸缩部署，兼顾服务可用性和算力消耗
持续部署平稳变更，保证服务可用性
企业级资源管理
灵活资源分配，智能调度策略，避免资源闲置
多团队资源共池管理，灵活划分集群分配
在线服务与离线任务共池混部
按优先级保证作业资源供给