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    容器化人工智能開發平臺

    容器化人工智能開發平臺解決方案實現了對深度學習開發環境的快速部署,針對深度學習開發流程,對運算資源按照訓練任務進行分割和分發,并額外支持容器鏡像管理、權限管理、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域,聚焦實際算法的優化和迭代,促進人工智能技術在各行各業的快速落地。

    容器化快速部署

    基于容器技術,應用容器化,資源動態彈性擴展,實現深度學習開發和應用環境秒級部署。

    靈活的平臺生態

    數據集、模型代碼、模型權重等多維內容共享;在線自定義開發環境,并支持鏡像固化和自助發布。

    AI全流程覆蓋

    對深度學習中的數據預處理、模型在線編寫、模型訓練、超參調優、模型驗證和模型發布等流程實現完全覆蓋。

    支持主流AI框架

    支持深度學習領域主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等框架,提供GUI、SSH、Jupyter等多種接入方式。

    方案架構


    產品架構圖調整_容器化人工智能開發平臺.png

    方案技術架構

    人工智能-容器化人工智能開發平臺.png

    方案物理架構

    方案構成

    SothisAI軟件平臺:曙光SothisAI是容器化的企業級分布式深度學習平臺,提供高效快速的人工智能解決方案,一站式深度學習解決方案。幫助用戶解決多用戶組資源分配、開發環境快速搭建、應用程序靈活遷移等技術需求。SothisAI支持主流深度學習框架,提供圖形化、SSH、Jupyer等多種接入方式,并采用Slurm和Kubernetes雙調度引擎支撐,可滿足不同應用場景特點。

    基于GPU的異構計算集群:針對深度學習的應用特點,采用4U8卡的高密度自研服務器X780和X795,搭配主流人工智能異構加速卡,為集群提供強勁的運算能力支撐。同時集群采用的高帶寬、低延遲的Infiniband網絡,能滿足深度學習多機多卡網絡模型訓練時,對PCI-E的傳輸帶寬的高要求,并保證整個系統的數據傳輸效率,減少網絡數據傳輸帶來的影響。

    ParaStor存儲系統:ParaStor是曙光自主開發的分布式并行存儲系統,目前最新版本為Parastor300,采用多副本、N+M糾刪碼等數據保護技術、全冗余設計,支持單一存儲命名空間、支持容量海量擴展,性能線性擴展,能夠充分滿足深度學習應用場景中存在對數據集的頻繁讀寫,多用戶同時并發訪問,訓練時頻繁的數據交互等應用需求。

    方案價值

    產品推薦

    X785-G30
    X785-G30是基于Intel Purley處理器平臺開發的一款高規格雙路GPU服務器。GPU架構可靈活調整,是PCIe擴展密度最高的深度學習訓練和推理平臺。
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    ParaStor300
    ParaStor300并行分布式云存儲系統,采用先進的分布式集群架構,具備性能優異、擴展能力強、全冗余設計和高可靠等優勢,可為用戶構建海量非結構化數據資源池,廣泛應用于高性能計算、生物信息、氣象預報、環境監測分析、地震監測、能源勘探、視頻監控等領域。
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