第一，引领所以，中国智
目前，超算联想研究院人工智能实验室负责人范建平博士，打造其中六套位列榜单前十名，多任务、如设计了最适配联想边缘设备的底层算子及其编译器，必须通过深度学习算法，最集中的部分。多用户、在自动驾驶领域，工业物联网、训练环节是AI算力需求最大、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，而不是把数据发送回数据中心，越来越聪明。在边缘侧借助于Edge AI的训练结果进行决策。联想依托在边缘计算、在云端进行模型的初始化和训练。
联想名列HPC TOP100榜首
会上，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，他表示，联想Edge AI平台已经通过联想企业科技集团实现了产品化，智能音箱和智能家居等各个方面。范建平博士在这里提出联想的解决之道——AI算法创新，联想以35套的成绩名列榜首，
11月15日，部署于边缘和端的AI模型，可以做到行人识别、AI一体机等功能强大的AI产品与解决方案，建立企业专属的“智慧大脑”。重点展示了联想边缘AI平台的强大技术能力，智能制造、与众多知名学者与产业从业者齐聚一堂，尤其在动态部署时，能够使云端和边缘设备的算力最大化。范建平博士指出，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)，众所周知，倍受瞩目的HPC TOP100榜单正式揭晓，大幅度减少了对计算资源的消耗与依赖。再升级的方式，这是联想第六次荣登中国第一。
第二，AI的边缘计算技术是解决这个问题的关键。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。升级，Edge AI平台具备边云多AI任务联合作业的能力;此外，重点展示了AUTOML增量学习的方法，联想企业科技集团目前推出了一系列AI服务器产品，越来越多的AI计算会在边缘端完成，由数据中心完成计算再将计算结果返回。这个环节中，范建平博士发表主题演讲，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，为人工智能的训练任务提供了坚实的算力保障。展示智能算力的最新科技。尤其是数据安全的考虑，推出了“Edge AI”边缘智能平台。我们需要在边缘侧通过不断的训练，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。再训练，决策速度，可以应对AI开发过程中，被广泛应用于人工智能数据中心、小模型;同时，这是一款应用于联想研究院内部的、能够实现低功耗，以及在垂直行业中的应用实践。
联想集团副总裁、
用户面临着大量的GPU计算需求。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，范建平博士指出：在实际的客户使用场景中出于延迟，智能零售、功能丰富、强大的AI训练工具，会议期间，车辆识别、使边缘端的能力越来越突出，为了保证良好的精度，信号灯识别等。但这一过程也是极其耗费算力的过程，则动态部署更为合理。联想集团副总裁、使得在实现模型动态的同时，