容器化人工智能開發(fā)平臺
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0755-82048877
容器化人工智能開發(fā)平臺解決方案實現(xiàn)了對深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的快速部署，針對深度學(xué)習(xí)開發(fā)流程，對運算資源按照訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行分割和分發(fā)，并額外支持容器鏡像管理、權(quán)限管理、交互界面圖形化等功能，以幫助用戶更快速的介入人工智能領(lǐng)域，聚焦實際算法的優(yōu)化和迭代，促進(jìn)人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的快速落地。
基于容器技術(shù)，應(yīng)用容器化，資源動態(tài)彈性擴(kuò)展，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)開發(fā)和應(yīng)用環(huán)境秒級部署。
數(shù)據(jù)集、模型代碼、模型權(quán)重等多維內(nèi)容共享；在線自定義開發(fā)環(huán)境，并支持鏡像固化和自助發(fā)布。
對深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型在線編寫、模型訓(xùn)練、超參調(diào)優(yōu)、模型驗證和模型發(fā)布等流程實現(xiàn)完全覆蓋。
支持深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架，提供GUI、SSH、Jupyter等多種接入方式。
基于容器技術(shù)，應(yīng)用容器化，資源動態(tài)彈性擴(kuò)展，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)開發(fā)和應(yīng)用環(huán)境秒級部署。
數(shù)據(jù)集、模型代碼、模型權(quán)重等多維內(nèi)容共享；在線自定義開發(fā)環(huán)境，并支持鏡像固化和自助發(fā)布。
對深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型在線編寫、模型訓(xùn)練、超參調(diào)優(yōu)、模型驗證和模型發(fā)布等流程實現(xiàn)完全覆蓋。
支持深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架，提供GUI、SSH、Jupyter等多種接入方式。
基于容器技術(shù)，應(yīng)用容器化，資源動態(tài)彈性擴(kuò)展，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)開發(fā)和應(yīng)用環(huán)境秒級部署。
數(shù)據(jù)集、模型代碼、模型權(quán)重等多維內(nèi)容共享；在線自定義開發(fā)環(huán)境，并支持鏡像固化和自助發(fā)布。
對深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型在線編寫、模型訓(xùn)練、超參調(diào)優(yōu)、模型驗證和模型發(fā)布等流程實現(xiàn)完全覆蓋。
支持深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架，提供GUI、SSH、Jupyter等多種接入方式。
方案技術(shù)架構(gòu)
方案物理架構(gòu)
方案構(gòu)成
SothisAI軟件平臺：曙光SothisAI是容器化的企業(yè)級分布式深度學(xué)習(xí)平臺，提供高效快速的人工智能解決方案，一站式深度學(xué)習(xí)解決方案。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。SothisAI支持主流深度學(xué)習(xí)框架，提供圖形化、SSH、Jupyer等多種接入方式，并采用Slurm和Kubernetes雙調(diào)度引擎支撐，可滿足不同應(yīng)用場景特點。
基于GPU的異構(gòu)計算集群：針對深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用特點，采用4U8卡的高密度自研服務(wù)器X780和X795，搭配主流人工智能異構(gòu)加速卡，為集群提供強(qiáng)勁的運算能力支撐。同時集群采用的高帶寬、低延遲的Infiniband網(wǎng)絡(luò)，能滿足深度學(xué)習(xí)多機(jī)多卡網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時，對PCI-E的傳輸帶寬的高要求，并保證整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸效率，減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸帶來的影響。
ParaStor存儲系統(tǒng)：ParaStor是曙光自主開發(fā)的分布式并行存儲系統(tǒng)，目前最新版本為Parastor300，采用多副本、N+M糾刪碼等數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)、全冗余設(shè)計，支持單一存儲命名空間、支持容量海量擴(kuò)展，性能線性擴(kuò)展，能夠充分滿足深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景中存在對數(shù)據(jù)集的頻繁讀寫，多用戶同時并發(fā)訪問，訓(xùn)練時頻繁的數(shù)據(jù)交互等應(yīng)用需求。
