cốt lõiĐội ngũ kỹ thuật
Một liên kết kỹ thuật hoàn chỉnh bao gồm lập lịch năng lượng tính toán, cơ sở hạ tầng GPU, hệ thống phân tán và ứng dụng mô hình - Hệ thống kỹ thuật Thung lũng Silicon × sức mạnh kỹ thuật AI của Trung Quốc × sức mạnh kỹ thuật cơ sở hạ tầng GPU và phân phối của Nigeria.
Adrian Lin · Lâm Triết Viễn
Thung lũng Silicon, Hoa Kỳ/Trung Quốc · Hơn 12 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực lập lịch tài nguyên và tính toán phân tán. Lập kế hoạch sức mạnh điện toán liên khu vực, phân bổ nhiệm vụ đa tài nguyên, điện toán biên và tối ưu hóa cụm quy mô lớn; quen thuộc với cơ sở hạ tầng phân tán và đám mây như Spark, Hadoop, Kubernetes, AWS/Azure.
Claire Zhang · Trương Thanh Nghiên
Trung Quốc/Thung lũng Silicon, Hoa Kỳ · Hơn 10 năm kinh nghiệm về Cơ sở hạ tầng AI và kiến trúc gốc đám mây. Chịu trách nhiệm về cơ sở hạ tầng GPU, AI Cloud, nền tảng suy luận và kiến trúc cụm quy mô lớn tổng thể; giỏi tích hợp các hệ thống tính toán GPU, mạng, lưu trữ và lập kế hoạch vào cơ sở hạ tầng AI thống nhất.
Ethan Carter
Thung lũng Silicon, Hoa Kỳ · Hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kỹ thuật nền tảng AI và Internet quy mô lớn. Chịu trách nhiệm về dịch vụ mô hình, nền tảng dành cho nhà phát triển, chuỗi công cụ AI Codex/Agent; mở ra liên kết kỹ thuật “Mô hình → Tác nhân → Ứng dụng → Hệ sinh thái nhà phát triển”.
Tunde Akinwale · Tunde Akinwale
Nigeria · Hơn 8 năm kinh nghiệm trong các hệ thống phân tán và chương trình phụ trợ đồng thời cao. Chịu trách nhiệm về mạng nút, lập lịch cho phần mềm trung gian, định tuyến tác vụ, Cơ chế đo từ xa và khả năng chịu lỗi; giỏi xây dựng các dịch vụ phân tán ổn định, có thể mở rộng và phục hồi trong môi trường mạng phức tạp.
Amara Okoye · Amara Okoye
Nigeria · Hơn 7 năm kinh nghiệm thực hành với Cơ sở hạ tầng GPU/Đám mây. Chịu trách nhiệm về các cụm GPU cấp sản xuất, giám sát nút, tối ưu hóa việc sử dụng GPU và môi trường chạy suy luận; quen thuộc với H100 / B200 và các GPU trung tâm dữ liệu khác, NVIDIA GPU Operator, DCGM, MIG.
Noah Bennett
Hoa Kỳ · Nền tảng nghiên cứu về tác nhân và suy luận MLSys, LLM. Chịu trách nhiệm về hiệu quả suy luận mô hình, hệ thống thực thi Tác nhân, tính toán song song và hiểu nhiệm vụ; có thể chuyển đổi các đặc điểm nhiệm vụ của lớp mô hình thành các chỉ báo nhu cầu tài nguyên mà lớp lập kế hoạch có thể xác định được.
