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2025年1月
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曙光人工智能云計(jì)算平臺(tái)解決方案提供快速、穩(wěn)定、彈性的GPU計(jì)算資源。同時(shí)平臺(tái)集成了數(shù)據(jù)集管理、模型管理、訓(xùn)練等服務(wù)，支持Caffe/TensorFlow等多種深度學(xué)習(xí)框架，靈活的資源調(diào)度策略，使訓(xùn)練過程更加高效、彈性。極大的簡(jiǎn)化了企業(yè)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的難度，提高資源使用率，降低了業(yè)務(wù)投入成本，使用戶更加專注于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用本身。主要應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練/推理、圖形圖像處理以及科學(xué)計(jì)算等場(chǎng)景。
通過構(gòu)建云GPU計(jì)算資源，具有高并行、高吞吐、低時(shí)延 等特點(diǎn)，性能比傳統(tǒng)架構(gòu)顯著提高
容器化學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速環(huán)境部署及作業(yè)指派，有效降低 多應(yīng)用程序安裝、遷移復(fù)雜度
支持SLURM和K8S雙調(diào)度系統(tǒng)，及主流計(jì)算框架，靈活的 資源調(diào)度策略，使訓(xùn)練過程更加高效、彈性
曙光人工智能云計(jì)算平臺(tái)解決方案底層依托云計(jì)算的彈性資源，中層則采用XMachine高性能集群組成云GPU計(jì)算平臺(tái)。計(jì)算數(shù)據(jù)、日志log和模型數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在曙光ParaStor300分布式并行存儲(chǔ)中。并通過曙光容器化的企業(yè)級(jí)分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)集管理、模型管理、訓(xùn)練等服務(wù)。幫助用戶解決多用戶組資源分配、開發(fā)環(huán)境快速搭建、應(yīng)用程序靈活遷移等技術(shù)需求。該系統(tǒng)以主流深度學(xué)習(xí)框架為基礎(chǔ)，支持Caffe/TensorFlow等多種深度學(xué)習(xí)框架，與Kubernetes和Docker容器技術(shù)相結(jié)合，提供實(shí)驗(yàn)環(huán)境、離線任務(wù)和在線服務(wù)三大功能，支持業(yè)務(wù)從模型研究、批量訓(xùn)練到在線預(yù)測(cè)的全流程打通，完美的滿足了一站式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與實(shí)時(shí)推理的需求，是目前具有高性價(jià)比的整體 AI 訓(xùn)練與推理解決方案。
基于云的GPU計(jì)算服務(wù)，資源調(diào)度彈性靈活，極大提高GPU利用率，更加高效、經(jīng)濟(jì)的為用戶輸出強(qiáng)大的計(jì)算力。
容器化深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)一鍵式環(huán)境部署，簡(jiǎn)單管理，極大的簡(jiǎn)化了企業(yè)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的難度。
為用戶提供基于云的服務(wù)方式，降低了用戶切入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)及技術(shù)成本，助力用戶高效發(fā)掘AI潛能，服務(wù)實(shí)際業(yè)務(wù)。
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