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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
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服务支持CSM
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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