1、核心平台建设：设计和研发支撑大规模分布式训练的基础设施平台，负责GPU集群的资源调度、生命周期管理及作业编排，提升资源利用率和训练效率； 2、稳定性与容错：构建自动故障感知、故障自愈与断点续训（Checkpoint 保存与恢复）机制，保障大规模训练的长稳运行，提升训练有效时间占比（MTBF/MTTR优化）； 3、可观测性：建设面向大模型训练的全方位可观测体系，采集和分析硬件（GPU、RoCE/IB网络）、存储及训练框架的性能指标，快速定位慢节点或故障点，实现训练状态透明化； 4、性能优化：结合训练框架（如 Megatron-LM、DeepSpeed）进行内核级优化，优化网络通信拓扑（如 NCCL）及存储I/O流水线，降低训练成本，提升模型训练吞吐； 5、资源效率：设计高效的集群混部和碎片资源利用方案，平衡多租户隔离与资源利用率，支持潮汐调度和弹性训练。