上海證券交易所股票代碼：603019
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2025年1月
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成功案例
項目背景
國內(nèi)某大型互聯(lián)網(wǎng)移動出行平臺提供了出租車、快車、專車、豪華車、公交、代駕、企業(yè)級、共享單車、共享電單車、汽車服務、外賣、支付等多元化的服務。目前全平臺大概有千萬名司機，數(shù)億用戶，每天完成數(shù)千萬訂單，新增超過上百TB的原始軌跡數(shù)據(jù)。為了能夠?qū)崟r學習城市交通出行規(guī)律，了解交通工具和道路情況，以毫秒級的速度實時計算，做出更合理的供需匹配和智能調(diào)度，優(yōu)化乘客的出行體驗。需要結(jié)合海量歷史數(shù)據(jù)，建立算力非常強大的機器學習平臺來支撐深度學習、強化學習、語音、文本、圖像等 AI 技術(shù)能力，做出智能決策。
需求分析
機器學習平臺支撐了人臉識別、語音識別、目標檢測、自然語言處理（NLP）、到達時間預估（ETA）等業(yè)務的開發(fā)實驗、離線訓練、在線服務等場景，是AI研究與生產(chǎn)的高頻操作平臺。為了能夠支撐機器學習平臺范圍如此廣泛的應用，對其自身的服務能力也提出了非常高的要求：
1. 深度學習算法一般屬計算密集型應用，需要統(tǒng)籌調(diào)度GPU計算資源，提升資源的使用效率；
2. 簡化開發(fā)環(huán)境的部署調(diào)試，提升開發(fā)效率；
3. 加速離線運算，賦能在線運算；
解決方案
1. 實現(xiàn)資源管理和任務調(diào)度，靈活的調(diào)度資源，優(yōu)化集群資源利用，更加細粒度的資源控制，使資源使用方能夠用即申請，完即釋放，解決了資源統(tǒng)一管理和調(diào)度的問題；
2. 通過容器化平臺將算法環(huán)境封裝成Docker鏡像的方式實現(xiàn)快速環(huán)境部署及作業(yè)指派；
3. 針對機器學習的任務對數(shù)據(jù)訪問延遲有較高要求的需求，使用分布式存儲系統(tǒng)，支持支持Posix接口，支持RDMA技術(shù)，提供充足的I/O聚合帶寬及超低延遲，穩(wěn)定可靠、具有線性擴展能力；
4. 從分布式系統(tǒng)、分布式并行機器學習執(zhí)行模式、機器學習算法工具集三個層面提供深度學習優(yōu)化策略，幫助用戶實現(xiàn)全棧優(yōu)化；
用戶收益
助力用戶打造高效、可靠、智能的機器學習計算平臺支撐 AI 引擎，賦能智能交通決策，優(yōu)化乘客的出行體驗，提高出行效率。
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