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cae仿真宇宙,cae仿真白皮书,工业仿真软件,cae仿真软件

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AlphaFold2实证,生信云平台,蛋白质预测,gpu集群

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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

预约专家1对1咨询

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
了解Fsched自研调度器
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
了解混合云
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
了解MLOps平台

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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

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

查看案例详情

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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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

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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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应用

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场景

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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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