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性能瓶颈问题突出 原有平台能力不足，无法满足海量高并发接入、高频率数据上报。仅十万量级的车辆接入就达到平台性能瓶颈。 发展新业务困难 原有平台已经运行多年，老旧架构难以叠加新的业务，扩展成本高。 演进困难 原有平台无法支持新能源车的接入，无法支持AI/Digital Twin/Cloud/
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能应用的创新和发展。 业务痛点 GPU资源利用率低 AI训练和推理场景，往往不能将GPU资源充分利用，无法做到GPU资源精细管理，导致算力资源严重浪费 训练调度难，容易出现死锁 单机多卡训练往往满足不了算力需求，因此计算密集型模型通常使用分布式训练。这种情况下，训练任务可能涉及数
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