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人工智能行業(yè)解決方案

一站式AI研發(fā)云平臺，一鍵拉起機器學習開發(fā)環(huán)境，將GPU資源利用率快速提升到極致

人工智能解決方案,AI輔助藥物研發(fā)AI輔助駕駛,AI訓練,AI計算平臺

人工智能行業(yè)白皮書

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AlphaFold2實證,生信云平臺,蛋白質(zhì)預測,gpu集群

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應用場景

  • 圖像處理

  • 視覺識別

  • 語音處理

  • 自然語言理解

  • 自動駕駛

  • ai圖像識別,ai圖像處理,ai圖像分析,ai圖片分析

    圖像分類

    圖像分割

    圖像增強
    與優(yōu)化

    圖像修復
    與重建

    實時圖像
    處理與分析

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業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

  • AI計算平臺功能需求難滿足

    AI計算平臺功能需求難滿足

    開源平臺功能少，難以滿足全部需求

    部分商業(yè)平臺功能可定制化程度低

  • IT資源維護管理效率低

    IT資源維護管理效率低

    資源混用，管理困難

    各行業(yè)所需資源類型眾多，利用率低

    運維工具構(gòu)建復雜

  • AI計算資源有限

    AI計算資源有限

    GPU資源類型單一，無法控制計算成本

    計算資源有限，難以隨時調(diào)配GPU資源以滿足需求

  • 總體成本高

    總體成本高

    AI軟件研發(fā)定制化成本高

    GPU資源硬件資源成本高，閑置造成資源折舊浪費

    本地數(shù)據(jù)中心的人力、物力、場地等資源總體成本高

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為什么選擇速石

  • 人工智能解決方案,AI訓練推理,PyTorch,TensorFlow,AI框架

    支持主流AI訓練推理框架

    支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，可與半導體、
    新藥研發(fā)、智能制造等多個行業(yè)相結(jié)合，有效提升研發(fā)效率

  • ai解決方案,任務(wù)調(diào)度,ai分布式訓練

    自定義任務(wù)調(diào)度、分布式訓練

    支持交互式界面任務(wù)提交

    支持非交互式實驗管理、訓練、評估

    了解Fsched自研調(diào)度器
  • ai計算平臺,gpu集群調(diào)度,資源監(jiān)控告警

    統(tǒng)一資源管理與監(jiān)控告警

    GPU資源統(tǒng)一管理，全面提升利用率

    支持資源監(jiān)控、任務(wù)監(jiān)控、智能用量統(tǒng)計分析

    可自定義業(yè)務(wù)實時告警

  • ai平臺,ai模型管理,ai訓練,ai推理

    統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)集/模型/訓練鏡像

    支持模型管理、數(shù)據(jù)集管理、數(shù)據(jù)鏈接導入

    可自定義訓練、推理環(huán)境鏡像

  • ai訓練平臺,ai部署,ai計算資源調(diào)度,ai集群調(diào)度

    支持混合云部署，任務(wù)可自動溢出到云

    全球多個區(qū)域海量AI計算資源調(diào)度

    任務(wù)可動態(tài)溢出到云，支持自動化構(gòu)建并銷毀集群

    了解混合云
  • MLOps計算平臺,ai本地訓練,ai模型部署,AI計算

    幫助MLOps團隊，推動AI產(chǎn)業(yè)化落地

    通過統(tǒng)一的平臺來跨云和本地訓練與部署模型，
    有效降低了基礎(chǔ)架構(gòu)的復雜性，并使訪問AI計算
    資源變得更加簡單

    了解MLOps平臺

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行業(yè)及需求
sirius mlops研發(fā)平臺

構(gòu)建你自己的人工智能模型

Sirius MLOps 研發(fā)平臺

面對人工智能研發(fā)過程中復雜的開發(fā)環(huán)境管理、GPU資源不足等問題，速石的MLOps研發(fā)平臺Sirius幫助算法工程師快速構(gòu)建和啟動機器學習開發(fā)環(huán)境，讓算法開發(fā)更快捷。同時，對GPU資源進行細粒度調(diào)度，并通過成員權(quán)限控制，將GPU的資源利用率提升到極致。

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典型業(yè)務(wù)場景

  • 本地研發(fā)

  • 端到端研發(fā)云

  • 混合云

本地MLOps研發(fā)平臺解決方案

場景說明

本地GPU管理平臺

MLOps研發(fā)平臺

集群化管理平臺構(gòu)建

MLOps研發(fā)平臺,GPU管理平臺,ai研發(fā)平臺解決方案
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相關(guān)產(chǎn)品FCPSiriusFsched
服務(wù)支持CSM

行業(yè)案例

AI學習訓練平臺 生命科學 生物醫(yī)藥

某高校AI實驗室

應用

PyTorch

場景

AI計算

客戶挑戰(zhàn)

1單機訓練，本地多臺機器無法進行統(tǒng)一管理，資源利用率低

2GPU資源分散，只能單機使用，難以進行分布式訓練

3缺乏資源使用管理流程，日常使用基本靠搶

4模型、數(shù)據(jù)集和鏡像散落在單機上，沒有統(tǒng)一的平臺管理，維護工作繁瑣

5訓練任務(wù)環(huán)境配置復雜、費時費力，移植難度高

6難以對訓練效果進行評估分析和調(diào)優(yōu)

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半導體 目標檢測 嵌入式

某芯片設(shè)計公司軟件開發(fā)部門

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

嵌入式環(huán)境模型開發(fā)

客戶挑戰(zhàn)

1不同開發(fā)團隊之間共享GPU服務(wù)器，服務(wù)器的資源分配目前是手動完成，效率很低且管理復雜

2開發(fā)環(huán)境管理混亂，且由于網(wǎng)絡(luò)限制，許多依賴安裝流程繁瑣，影響開發(fā)團隊效率

3由于手動管理，所有GPU服務(wù)器的使用情況沒有監(jiān)控，無法得知資源的使用效率

4實驗管理、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、分布式訓練等需求無法滿足

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科研 GPU 機器智能 高校

某高校人工智能實驗室

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

機器人控制

客戶挑戰(zhàn)

1本地資源有限，需要在研究員之間分配GPU資源

2使用工作站無法滿足一些規(guī)模較大的模型訓練的算力需求

3實驗室沒有專人管理基礎(chǔ)架構(gòu)，需要管理和基本的運維監(jiān)控

4研究員希望保持GPU資源的接入方式不變

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蛋白質(zhì) AIDD GPU 人工智能

某藥物研發(fā)公司

應用

AlphaFold2

場景

蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預測

客戶挑戰(zhàn)

1本地計算資源有限，多部門爭搶，導致許多任務(wù)被推遲，效率不高

2AlphaFold2需要使用GPU來加速蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預測，在實際業(yè)務(wù)中最多一次需跑十幾個任務(wù)，并發(fā)需求多，如果按峰值購買GPU卡，一次性投入較高

3研發(fā)只了解應用，對AlphaFold2軟件的調(diào)優(yōu)不夠熟悉

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AI學習訓練平臺 生命科學 生物醫(yī)藥

某高校AI實驗室

應用

PyTorch

場景

AI計算

客戶挑戰(zhàn)

1單機訓練，本地多臺機器無法進行統(tǒng)一管理，資源利用率低

2GPU資源分散，只能單機使用，難以進行分布式訓練

3缺乏資源使用管理流程，日常使用基本靠搶

4模型、數(shù)據(jù)集和鏡像散落在單機上，沒有統(tǒng)一的平臺管理，維護工作繁瑣

5訓練任務(wù)環(huán)境配置復雜、費時費力，移植難度高

6難以對訓練效果進行評估分析和調(diào)優(yōu)

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半導體 目標檢測 嵌入式

某芯片設(shè)計公司軟件開發(fā)部門

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

嵌入式環(huán)境模型開發(fā)

客戶挑戰(zhàn)

1不同開發(fā)團隊之間共享GPU服務(wù)器，服務(wù)器的資源分配目前是手動完成，效率很低且管理復雜

2開發(fā)環(huán)境管理混亂，且由于網(wǎng)絡(luò)限制，許多依賴安裝流程繁瑣，影響開發(fā)團隊效率

3由于手動管理，所有GPU服務(wù)器的使用情況沒有監(jiān)控，無法得知資源的使用效率

4實驗管理、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、分布式訓練等需求無法滿足

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