浪潮AIStation训练平台 支持AI训练与推理一站式交付
AI模型从开发进入到生产部署阶段面临着多重困难和挑战 , 需要经过大量的调试和测试才能部署上线 , 这一过程通常需要2-3天;AI线上服务计算资源一般较固定 , 对于突发需求资源响应慢 , 业务扩展难 。 AIStation是浪潮自主研发的人工智能开发平台 , 面向深度学习开发场景 , 整合计算资源、数据资源以及AI开发环境 , 实现计算资源统一分配调度、训练数据集中管理并加速、模型流程化开发训练 , 为AI研发构建敏捷高效的一体化平台 。 支持具有资源池化特性的GPU服务器 , 可以实现跨节点资源分配 , 便于云平台GPU池化管理 。
文章插图
【浪潮AIStation训练平台 支持AI训练与推理一站式交付】最新发布的浪潮AIStation推理平台是企业级AI推理服务平台 , 通过弹性可伸缩架构、低延迟轻量化设计、A/B测试滚动发布、多模型加权评估等重要技术创新 , 帮助企业高效利用AI计算资源 , 快速部署推理服务 。 AIStaion推理平台具有一键部署、快速响应、日志监控、资源管控、数据处理等功能 , 功能全面强大的AI资源平台 。
浪潮AIStation支持AI服务器性能及状态监控 , CPU利用率、MEM利用率、网络IO、IB流量、磁盘分区、节点负载等GPU性能监控 。 同时采用性可伸缩架构 , 可根据推理服务资源需求的变化及时调整资源配给 , 将响应突发需求的实例部署时间从几小时缩短到几分钟 。 并且支持新模型发布前A/B测试 , 在实际业务场景中验证模型有效性 , 保证推理业务的安全、可靠 , 同时避免了流量切换所导致的集群负载压力 。
在模型管理方面 , AIStation推理平台实现了多源模型统一调度 。 通过统一平台管理多源、多场景模型的推理服务 , 实时掌控全局资源 , 对模型服务实现综合调度和动态部署 。 同一资源池可同时支持多家模型服务 , 将资源利用率从40% 提高到80% 。 并且可实现多模型加权评估 , 通过对不同预训练模型的计算结果进行自定义权值设置 , 有效提升实际业务场景中预测结果的可靠性 , 构建可靠可信的智能系统 , 有效降低误判率 。
(7583400)
- 研究人员吐槽当前AI训练效率过于低下
- 研究人员吐槽当前的AI训练效率不高 浪费太多精力和能源
- 苹果、小米相继宣布!手机改革浪潮已起,网友均不买账?
- 弃用英特尔芯片!继苹果后微软也宣布加入“自研芯片”浪潮丨热公司
- 挺进云端AI训练&推理双赛道!独家对话燧原科技COO张亚林:揭秘超高效率背后的“内功”
- 心率训练法科学指导 华为健跑沙龙北京站热情开跑
- 失业的盲人按摩师,转型做AI训练师,想带动中国1700万盲人
- 健康运动势在必行,华为科学训练营深圳站开跑
- 一次模型训练相当70万公里排放量?深度学习耗能超乎你想象
- 大赛|5G“浪潮”即将来袭,创新成果带动新应用