> 数据图表如何解释研发开支和研发费用率持续高位
2025-6-1硬件端：公司持续优化芯片架构设计，提升对自然语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景的适配能力，在编程灵活性、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。软件生态端：针对大模型训练和推理应用场景进行持续优化，完善基础系统软件平台功能，提升公司软件平台的易用性和稳定性，全面提升公司产品在训练和推理场景中的竞争优势。在生态方面，训练软件平台提供了 Pytorch2.12.32.42.5 的支持，实现了 Transformers、Accelerate、DeepSpeed 社区原生支持 MLU。在大模型方面，训练软件平台增加了对 DeepSeek 系列、Llama 系列、Qwen 系列等主流模型训练的支持。训练软件平台已支持并行训练功能，持续优化热点算子性能，通过优化融合算子、支持通算融合等优化策略，使得训练性能达到了业界主流水平，具备了更强的行业竞争力。 
