随着AIGC大模型向更大参数量、多场景、规模化落地转型，性能优化已成为决定模型产业价值的核心关键——唯有实现全链路、精细化、智能化的性能剖析与优化，才能充分发挥昇腾硬件算力优势，破解模型性能瓶颈，降低算力浪费与研发运维成本，确保模型在各场景下高性能运行，推动大模型快速赋能千行百业。当前AIGC大模型性能剖析面临剖析维度单一、数据采集精准不足、瓶颈定位困难、与生态流程割裂等痛点，传统性能剖析工具已无

随着AIGC大模型向更大参数量、多场景、规模化落地转型，性能优化已成为决定模型产业价值的核心关键——唯有实现全链路、精细化、智能化的性能剖析与优化，才能充分发挥昇腾硬件算力优势，破解模型性能瓶颈，降低算力浪费与研发运维成本，确保模型在各场景下高性能运行，推动大模型快速赋能千行百业。当前AIGC大模型性能剖析面临剖析维度单一、数据采集精准不足、瓶颈定位困难、与生态流程割裂等痛点，传统性能剖析工具已无

随着AIGC大模型向更大参数量、多场景、规模化落地转型，性能优化已成为决定模型产业价值的核心关键——唯有实现全链路、精细化、智能化的性能剖析与优化，才能充分发挥昇腾硬件算力优势，破解模型性能瓶颈，降低算力浪费与研发运维成本，确保模型在各场景下高性能运行，推动大模型快速赋能千行百业。当前AIGC大模型性能剖析面临剖析维度单一、数据采集精准不足、瓶颈定位困难、与生态流程割裂等痛点，传统性能剖析工具已无

随着AIGC大模型向多场景、规模化、长期化落地转型，监控运维已成为保障模型产业价值持续释放的核心支撑——唯有实现全生命周期、全维度、智能化的监控运维，才能及时发现并处置运行隐患，优化模型运行性能，确保模型长期稳定、高效、安全合规运行，推动大模型持续赋能千行百业。当前AIGC大模型监控运维面临监控维度单一、告警不精准、运维效率低、与生态流程割裂等痛点，传统监控工具已无法满足大模型全周期、全场景的运维

随着AIGC大模型向多场景、规模化、长期化落地转型，监控运维已成为保障模型产业价值持续释放的核心支撑——唯有实现全生命周期、全维度、智能化的监控运维，才能及时发现并处置运行隐患，优化模型运行性能，确保模型长期稳定、高效、安全合规运行，推动大模型持续赋能千行百业。当前AIGC大模型监控运维面临监控维度单一、告警不精准、运维效率低、与生态流程割裂等痛点，传统监控工具已无法满足大模型全周期、全场景的运维