模型硬件兼容性验证器

团队经常在数周的训练后才发现他们的模型无法在目标硬件上高效运行。一个“飞行前检查器”可以节省数千美元的云成本。

构建一个 Web 工具，用户可以上传模型架构（PyTorch/TF）并选择目标硬件。高亮显示将表现不佳或失败的操作，并提供优化建议。

ML 团队付费以避免昂贵的重新训练和基础设施不匹配。可以集成到流行的训练平台。

MVP：针对常见 GPU/TPU 架构的规则引擎，进行基本兼容性检查。

风险：硬件供应商可能自行开发此功能。