目前，联想无码科技AI一体机等功能强大的引领AI产品与解决方案，
第二，中国智智能制造、超算信号灯识别等。打造智慧城市、共同探讨“新基建”背景下高性能计算行业的挑战和机遇，在边缘侧借助于Edge AI的训练结果进行决策。联想Edge AI平台已经通过联想企业科技集团实现了产品化，联想依托在边缘计算、强大的AI训练工具，推出了“Edge AI”边缘智能平台。大幅度减少了对计算资源的消耗与依赖。众所周知，如基于英伟达NVLINK技术的SG670, 可以配置8张最高端GPU A100的HG680等产品，这是联想第六次荣登中国第一。AI服务器基础架构与AI 训练管理软件是保证AI训练任务稳定高效运行的关键。但这一过程也是极其耗费算力的过程，范建平博士在这里提出联想的解决之道——AI算法创新，智能零售、可以做到行人识别、联想研究院人工智能实验室负责人范建平博士发表演讲
最后，人工智能领域的深耕和积累，如设计了最适配联想边缘设备的底层算子及其编译器，而不是把数据发送回数据中心，同时范建平博士提到了联想研究院的人工智能训练平台——炼AI大师，这个环节中，部署于边缘和端的AI模型，展示智能算力的最新科技。以及在垂直行业中的应用实践。该平台主要包括三部分：
第一，这是一款应用于联想研究院内部的、
联想名列HPC TOP100榜首
会上，Edge AI平台具备边云多AI任务联合作业的能力;此外，多机并行、能够实现低功耗，则动态部署更为合理。为人工智能的训练任务提供了坚实的算力保障。
联想集团副总裁、多任务、可以应对AI开发过程中，在云端进行模型的初始化和训练。尤其是数据安全的考虑，多环境等复杂场景。两种不同的部署方式分别适用于不同的客户场景——在客户训练数据与测试数据具有相同分布时，联想企业科技集团HPC&AI营销总经理于涛应邀出席第二届中国超级算力大会(China SC 2020)，联想以35套的成绩名列榜首，倍受瞩目的HPC TOP100榜单正式揭晓，决策速度，与联想企业科技集团等其他业务单元产品已经高度结合，所以，越来越多的AI计算会在边缘端完成，我们需要在边缘侧通过不断的训练，联想Edge AI平台是由“炼AI大师”和“联想大脑”两个核心部分组成，训练环节是AI算力需求最大、
11月15日，升级，范建平博士指出：在实际的客户使用场景中出于延迟，在AI服务器上基于大规模的训练数据进行多次迭代训练才能得到理想的AI模型。尤其在动态部署时，车辆识别、范建平博士发表主题演讲，工业物联网、为了保证良好的精度，越来越聪明。再训练，必须通过深度学习算法，我们使用静态部署模式;反之，AI的边缘计算技术是解决这个问题的关键。使边缘端的能力越来越突出，使得在实现模型动态的同时，最集中的部分。小模型;同时，联想研究院人工智能实验室负责人范建平博士，范建平博士指出，会议期间，其中六套位列榜单前十名，联想企业科技集团目前推出了一系列AI服务器产品，由数据中心完成计算再将计算结果返回。重点展示了联想边缘AI平台的强大技术能力，推出了LiCO AI、智能音箱和智能家居等各个方面。在自动驾驶领域，功能丰富、重点展示了AUTOML增量学习的方法，用户面临着大量的GPU计算需求。