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2025年1月
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互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)共享平臺的發(fā)展,獲得了海量的數(shù)據(jù)積累,也為深度學習的發(fā)展提供了強大的推動力。而由于深度學習的網(wǎng)絡模型復雜、參數(shù)多、收斂困難和樣本數(shù)量龐大等特點,對深度學習硬件系統(tǒng)的計算能力提出了更高的要求。曙光GPU深度學習平臺解決方案從計算加速、存儲系統(tǒng)、網(wǎng)絡系統(tǒng)、作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)、集群管理及軟件框架等方面進行整體的設計和優(yōu)化,幫助用戶解決深度學習在訓練過程中所面臨的海量計算問題,簡化構(gòu)建深度學習平臺的難度,降低業(yè)務投入成本,賦能用戶深度學習研究。可廣泛應用于圖像識別、人臉識別、語音識別、自然語言處理等應用場景。

面向深度學習用戶設計的曙光Xmachine ,具有高并行、高吞吐、低時延等特點,各場景下輸出強大運算能力。

存儲系統(tǒng)采用曙光ParaStor分布式存儲,提供充足的I/O聚合帶寬,存儲系統(tǒng)穩(wěn)定可靠、具有線性擴展能力。

容器化學習平臺實現(xiàn)快速環(huán)境部署及作業(yè)指派,有效降低多應用程序安裝、遷移復雜度。

兼顧AI和HPC環(huán)境,豐富的調(diào)度策略,靈活的調(diào)度資源,優(yōu)化集群資源利用,使訓練過程更加高效、彈性。

曙光GPU深度學習平臺計算系統(tǒng)采用曙光新一代 XMachine高性能GPU服務器組成大規(guī)模GPU訓練、推理集群,輸出強大算力;計算數(shù)據(jù)、日志log和模型數(shù)據(jù)等統(tǒng)一存儲在曙光ParaStor300分布式并行存儲中,能夠?qū)崿F(xiàn)全局文件的統(tǒng)一訪問和并發(fā)讀寫;該系統(tǒng)支持Caffe/TensorFlow等多種主流深度學習框架、應用容器技術(shù),提供數(shù)據(jù)集管理、模型管理、訓練等服務。幫助用戶解決多用戶組資源分配、開發(fā)環(huán)境快速搭建、應用程序靈活遷移等技術(shù)需求。使用戶在集群上輕松部署深度學習應用、跟蹤試驗和訓練、發(fā)布模型,而無需關(guān)心繁瑣部署運維,專注于核心業(yè)務。
更加細粒度的資源控制,按需彈性分配GPU計算資源,極大提高GPU利用率,能夠高效、經(jīng)濟的為用戶輸出強大的計算力。
實現(xiàn)一鍵式環(huán)境部署,圖形化管理,極大的簡化了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)構(gòu)建深度學習平臺的難度,助力用戶高效發(fā)掘AI潛能,服務實際業(yè)務。
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)應用優(yōu)化。

津公網(wǎng)安備 12011602000521號

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