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一站式AI研发云平台,一键拉起机器学习开发环境,将GPU资源利用率快速提升到极致

人工智能解决方案,AI辅助药物研发AI辅助驾驶,AI训练,AI计算平台

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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

  • ai图像识别,ai图像处理,ai图像分析,ai图片分析

    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

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业务挑战

  • AI计算平台功能需求难满足

    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

    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

    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

    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

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为什么选择速石

  • 人工智能解决方案,AI训练推理,PyTorch,TensorFlow,AI框架

    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

  • ai解决方案,任务调度,ai分布式训练

    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

  • ai计算平台,gpu集群调度,资源监控告警

    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

  • ai平台,ai模型管理,ai训练,ai推理

    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

  • ai训练平台,ai部署,ai计算资源调度,ai集群调度

    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

  • MLOps计算平台,ai本地训练,ai模型部署,AI计算

    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

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行业及需求
sirius mlops研发平台

构建你自己的人工智能模型

Sirius MLOps 研发平台

面对人工智能研发过程中复杂的开发环境管理、GPU资源不足等问题,速石的MLOps研发平台Sirius帮助算法工程师快速构建和启动机器学习开发环境,让算法开发更快捷。同时,对GPU资源进行细粒度调度,并通过成员权限控制,将GPU的资源利用率提升到极致。

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典型业务场景

  • 本地研发

  • 端到端研发云

  • 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
预约演示
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

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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

查看案例详情
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

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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

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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

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某芯片设计公司软件开发部门

应用

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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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