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2025年1月
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金年会人工智能云计算平台解决方案提供快速、稳定、弹性的GPU计算资源。同时平台集成了数据集管理、模型管理、训练等服务，支持Caffe/TensorFlow等多种深度学习框架，灵活的资源调度策略，使训练过程更加高效、弹性。极大的简化了企业构建深度学习平台的难度，提高资源使用率，降低了业务投入成本，使用户更加专注于深度学习应用本身。主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。
通过构建云GPU计算资源，具有高并行、高吞吐、低时延 等特点，性能比传统架构显著提高
容器化学习平台实现快速环境部署及作业指派，有效降低 多应用程序安装、迁移复杂度
支持SLURM和K8S双调度系统，及主流计算框架，灵活的 资源调度策略，使训练过程更加高效、弹性
金年会人工智能云计算平台解决方案底层依托云计算的弹性资源，中层则采用XMachine高性能集群组成云GPU计算平台。计算数据、日志log和模型数据统一存储在金年会ParaStor300分布式并行存储中。并通过金年会容器化的企业级分布式深度学习平台，提供数据集管理、模型管理、训练等服务。帮助用户解决多用户组资源分配、开发环境快速搭建、应用程序灵活迁移等技术需求。该系统以主流深度学习框架为基础，支持Caffe/TensorFlow等多种深度学习框架，与Kubernetes和Docker容器技术相结合，提供实验环境、离线任务和在线服务三大功能，支持业务从模型研究、批量训练到在线预测的全流程打通，完美的满足了一站式深度学习训练与实时推理的需求，是目前具有高性价比的整体 AI 训练与推理解决方案。
基于云的GPU计算服务，资源调度弹性灵活，极大提高GPU利用率，更加高效、经济的为用户输出强大的计算力。
容器化深度学习平台，实现一键式环境部署，简单管理，极大的简化了企业构建深度学习平台的难度。
为用户提供基于云的服务方式，降低了用户切入深度学习领域的经济及技术成本，助力用户高效发掘AI潜能，服务实际业务。
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