AI上云案例
凭借HPC高性能云计算强大的GPU算力,满足Pytorch/Tensorflow等AI分布式训练与推理需求,加速AI在图像识别、高级驾驶辅助系统、医疗影响识别等领域的深度融合
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挑战:
本地内存资源和GPU资源有限,训练速度慢。公有云GPU费用高,希望公有云上资源能有效利用
应用:
GPU
产品:
软硬一体算力解决方案
应用场景:
多药副作用训练
通过速石平台GUI Wizard方式,只需要三步:上传/选择数据 -选择算法-提交任务,即可开始。利用AWS P3实例进行AI分布式训练,训练时间由原来的9天缩短到2天左右,解决算得慢问题。按需启动GPU/TPU实例,并内置费用预警和限制功能,降低成本
挑战:
利用云端的强大运算力和扩充性,让本校学生及外部人员都能通过一站式平台来完成AI学习与训练推理需求,不必担心资源不足
应用:
PyTorch
产品:
多云PaaS平台
应用场景:
一站式AI计算PaaS平台
该实验室利用fastone搭建一站式AI计算平台,进行本地集群+多个公有云资源的自动化调度和统一管理,满足本校学生及外部人员AI学习与训练推理需求
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