AI大模型公司需要用到多种设备和工具来进行软件开发。以下是一些关键设备和工具：
1. 高性能计算机（HPC）：AI大模型公司需要大量的计算资源来训练和运行大型神经网络。高性能计算机通常具有多核处理器、高速内存和大量存储空间，以支持大规模并行计算。
2. GPU（图形处理单元）：GPU是加速深度学习和机器学习任务的重要硬件。它们专门用于处理大量数据和复杂计算，可以显著提高训练速度和性能。AI大模型公司可以使用NVIDIA、AMD等品牌的GPU。
3. 云计算平台：为了提供弹性和可扩展的计算资源，AI大模型公司可以选择使用云计算平台，如AWS、Azure或Google Cloud。这些平台提供了虚拟化技术、自动扩展功能和高可用性，使企业能够轻松地部署和管理大规模的AI应用程序。
4. 分布式计算系统：分布式计算系统允许多个计算机节点协同工作，以提高计算效率和吞吐量。AI大模型公司可以使用Hadoop、Spark等分布式计算框架来实现大规模数据处理和分析。
5. 容器化技术：容器化技术（如Docker）可以帮助AI大模型公司将应用程序打包成一个独立的容器，以便在虚拟机或物理服务器上运行。这有助于实现快速部署、易于管理和跨环境的一致性。
6. 人工智能开发框架：AI大模型公司可以使用各种开源和商业的人工智能开发框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，来构建和训练神经网络模型。这些框架提供了丰富的API和工具，使开发人员能够轻松地创建复杂的AI应用程序。
7. 数据存储和管理系统：AI大模型公司需要有效地存储和管理大量数据。他们可以使用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）来存储非结构化数据，以及关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）来存储结构化数据。此外，他们还可以使用数据湖和数据仓库技术来集成和分析不同来源的数据。
8. 代码编辑器和调试工具：AI大模型公司需要编写和维护大量的代码。他们可以使用各种代码编辑器（如Visual Studio Code、Sublime Text）来编写和编辑代码，并使用调试工具（如GDB、LLDB）来调试和优化代码。
9. 版本控制系统：版本控制系统（如Git）可以帮助AI大模型公司跟踪和管理代码变更历史。通过使用分支、合并和回滚等功能，开发人员可以更好地协作和控制代码的变更过程。
10. 测试和质量保证工具：AI大模型公司需要确保软件质量和性能。他们可以使用自动化测试工具（如Selenium、Appium）来编写和执行测试用例，以确保应用程序的稳定性和可靠性。此外，他们还可以使用持续集成/持续部署（CI/CD）工具（如Jenkins、Travis CI）来自动化测试和部署流程。
总之，AI大模型公司需要使用多种设备和工具来进行软件开发，包括高性能计算机、GPU、云计算平台、分布式计算系统、容器化技术、人工智能开发框架、数据存储和管理系统、代码编辑器和调试工具、版本控制系统以及测试和质量保证工具。这些技术和工具的综合运用可以提高AI大模型公司的开发效率、性能和质量。
