Ai解决方案_Ai辅助药物研发_Ai机器学习,Ai训练平台_AI计算_速石科技

人工智能行业白皮书

六大公有云厂商云计算价格对比,云计算收费标准,云计算资源比较

六家云厂商
资源价格工具包3.0

针对六家公有云厂商AWS、阿里云、Azure、Google Cloud、华为云、腾讯云的四种资源类型，按最优区域、北京区域、上海区域、美国....

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FSched调度器,hpc集群调度,大规模计算集群,调度器

国产调度器之光——
Fsched到底有多能打？

fastone Scheduler，简称Fsched，是速石科技所有产品的核心调度组件。Ta是面向HPC集群的操作系统，是HPC集群的“大脑”，用于对....

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AI辅助药物设计行动报告,44家药企AI辅助药物研发行动白皮书,AIDD云计算报告

全球44家顶尖药企
AI辅助药研行动白皮书

计算机/人工智能辅助新药研发不是什么新鲜事物，早在1981年10月5日，美国《财富》杂志就对计算机辅助的药物发现进行了专题报道....

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超算云vs云计算报告,超算费用与云计算价格比较,超算云资源与云计算资源对比

超算VS云计算：
全方位终极PK

超算发展了40年，终于遇到了一个像样的对手——云计算，天生互联网基因，为追逐商业利益而生。飞速发展的云计算，甚至让超算界....

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CADD,CADD,新药研发,药物研发报告

国内制药企业
AIDD/CADD职位招募汇总表

国内企业在找CADD/AIDD人才方面现在是什么情况？我们在国内9个主流招聘平台，相隔半年先后调查了两次，一共覆盖134家公司....

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应用场景

图像处理
视觉识别
语音处理
自然语言理解
自动驾驶

图像分类
图像分割
图像增强
与优化
图像修复
与重建
实时图像
处理与分析
预约演示

业务挑战

AI计算平台功能需求难满足
开源平台功能少，难以满足全部需求
部分商业平台功能可定制化程度低
IT资源维护管理效率低
资源混用，管理困难
各行业所需资源类型众多，利用率低
运维工具构建复杂
AI计算资源有限
GPU资源类型单一，无法控制计算成本
计算资源有限，难以随时调配GPU资源以满足需求
总体成本高
AI软件研发定制化成本高
GPU资源硬件资源成本高，闲置造成资源折旧浪费
本地数据中心的人力、物力、场地等资源总体成本高

为什么选择速石

支持主流AI训练推理框架
支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，可与半导体、
新药研发、智能制造等多个行业相结合，有效提升研发效率
自定义任务调度、分布式训练
支持交互式界面任务提交
支持非交互式实验管理、训练、评估
统一资源管理与监控告警
GPU资源统一管理，全面提升利用率
支持资源监控、任务监控、智能用量统计分析
可自定义业务实时告警
统一管理数据集/模型/训练镜像
支持模型管理、数据集管理、数据链接导入
可自定义训练、推理环境镜像
支持混合云部署，任务可自动溢出到云
全球多个区域海量AI计算资源调度
任务可动态溢出到云，支持自动化构建并销毁集群
帮助MLOps团队，推动AI产业化落地
通过统一的平台来跨云和本地训练与部署模型，
有效降低了基础架构的复杂性，并使访问AI计算
资源变得更加简单

立即免费试用

典型业务场景

本地研发
端到端全流程
混合云

本地MLOps研发平台解决方案

场景说明

本地GPU管理平台

MLOps研发平台

集群化管理平台构建

MLOps研发平台,GPU管理平台,ai研发平台解决方案

服务支持CSM

行业案例

AI学习训练平台 生命科学 生物医药

某高校AI实验室

应用

PyTorch

场景

AI计算

客户挑战

1单机训练，本地多台机器无法进行统一管理，资源利用率低

2GPU资源分散，只能单机使用，难以进行分布式训练

3缺乏资源使用管理流程，日常使用基本靠抢

4模型、数据集和镜像散落在单机上，没有统一的平台管理，维护工作繁琐

5训练任务环境配置复杂、费时费力，移植难度高

6难以对训练效果进行评估分析和调优

半导体 目标检测 嵌入式

某芯片设计公司软件开发部门

应用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

场景

嵌入式环境模型开发

客户挑战

1不同开发团队之间共享GPU服务器，服务器的资源分配目前是手动完成，效率很低且管理复杂

2开发环境管理混乱，且由于网络限制，许多依赖安装流程繁琐，影响开发团队效率

3由于手动管理，所有GPU服务器的使用情况没有监控，无法得知资源的使用效率

4实验管理、超参数调优、分布式训练等需求无法满足

科研 GPU 机器智能 高校

某高校人工智能实验室

应用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

场景

机器人控制

客户挑战

1本地资源有限，需要在研究员之间分配GPU资源

2使用工作站无法满足一些规模较大的模型训练的算力需求

3实验室没有专人管理基础架构，需要管理和基本的运维监控

4研究员希望保持GPU资源的接入方式不变

蛋白质 AIDD GPU 人工智能

某药物研发公司

应用

AlphaFold2

场景

蛋白质三维结构的预测

客户挑战

1本地计算资源有限，多部门争抢，导致许多任务被推迟，效率不高

2AlphaFold2需要使用GPU来加速蛋白质结构的预测，在实际业务中最多一次需跑十几个任务，并发需求多，如果按峰值购买GPU卡，一次性投入较高

3研发只了解应用，对AlphaFold2软件的调优不够熟悉

AI学习训练平台 生命科学 生物医药

某高校AI实验室

应用

PyTorch

场景

AI计算

客户挑战

1单机训练，本地多台机器无法进行统一管理，资源利用率低

2GPU资源分散，只能单机使用，难以进行分布式训练

3缺乏资源使用管理流程，日常使用基本靠抢

4模型、数据集和镜像散落在单机上，没有统一的平台管理，维护工作繁琐

5训练任务环境配置复杂、费时费力，移植难度高

6难以对训练效果进行评估分析和调优

半导体 目标检测 嵌入式

某芯片设计公司软件开发部门

应用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

场景

嵌入式环境模型开发

客户挑战

1不同开发团队之间共享GPU服务器，服务器的资源分配目前是手动完成，效率很低且管理复杂

2开发环境管理混乱，且由于网络限制，许多依赖安装流程繁琐，影响开发团队效率

3由于手动管理，所有GPU服务器的使用情况没有监控，无法得知资源的使用效率

4实验管理、超参数调优、分布式训练等需求无法满足

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芯片研发案例,Pytorch,Tensorflow,芯片设计,ic芯片设计

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