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應用場景

圖像處理
視覺識別
語音處理
自然語言理解
自動駕駛

圖像分類
圖像分割
圖像增強
與優化
圖像修復
與重建
實時圖像
處理與分析
預約演示

業務挑戰

AI計算平臺功能需求難滿足
開源平臺功能少，難以滿足全部需求
部分商業平臺功能可定制化程度低
IT資源維護管理效率低
資源混用，管理困難
各行業所需資源類型眾多，利用率低
運維工具構建復雜
AI計算資源有限
GPU資源類型單一，無法控制計算成本
計算資源有限，難以隨時調配GPU資源以滿足需求
總體成本高
AI軟件研發定制化成本高
GPU資源硬件資源成本高，閑置造成資源折舊浪費
本地數據中心的人力、物力、場地等資源總體成本高

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為什么選擇速石

支持主流AI訓練推理框架
支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，可與半導體、
新藥研發、智能制造等多個行業相結合，有效提升研發效率
自定義任務調度、分布式訓練
支持交互式界面任務提交
支持非交互式實驗管理、訓練、評估
了解Fsched自研調度器
統一資源管理與監控告警
GPU資源統一管理，全面提升利用率
支持資源監控、任務監控、智能用量統計分析
可自定義業務實時告警
統一管理數據集/模型/訓練鏡像
支持模型管理、數據集管理、數據鏈接導入
可自定義訓練、推理環境鏡像
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全球多個區域海量AI計算資源調度
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有效降低了基礎架構的復雜性，并使訪問AI計算
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典型業務場景

本地研發
端到端研發云
混合云

本地MLOps研發平臺解決方案

場景說明

本地GPU管理平臺

MLOps研發平臺

集群化管理平臺構建

MLOps研發平臺,GPU管理平臺,ai研發平臺解決方案

服務支持CSM

行業案例

AI學習訓練平臺 生命科學 生物醫藥

某高校AI實驗室

應用

PyTorch

場景

AI計算

客戶挑戰

1單機訓練，本地多臺機器無法進行統一管理，資源利用率低

2GPU資源分散，只能單機使用，難以進行分布式訓練

3缺乏資源使用管理流程，日常使用基本靠搶

4模型、數據集和鏡像散落在單機上，沒有統一的平臺管理，維護工作繁瑣

5訓練任務環境配置復雜、費時費力，移植難度高

6難以對訓練效果進行評估分析和調優

查看案例詳情

半導體 目標檢測 嵌入式

某芯片設計公司軟件開發部門

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

嵌入式環境模型開發

客戶挑戰

1不同開發團隊之間共享GPU服務器，服務器的資源分配目前是手動完成，效率很低且管理復雜

2開發環境管理混亂，且由于網絡限制，許多依賴安裝流程繁瑣，影響開發團隊效率

3由于手動管理，所有GPU服務器的使用情況沒有監控，無法得知資源的使用效率

4實驗管理、超參數調優、分布式訓練等需求無法滿足

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科研 GPU 機器智能 高校

某高校人工智能實驗室

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

機器人控制

客戶挑戰

1本地資源有限，需要在研究員之間分配GPU資源

2使用工作站無法滿足一些規模較大的模型訓練的算力需求

3實驗室沒有專人管理基礎架構，需要管理和基本的運維監控

4研究員希望保持GPU資源的接入方式不變

查看案例詳情

蛋白質 AIDD GPU 人工智能

某藥物研發公司

應用

AlphaFold2

場景

蛋白質三維結構的預測

客戶挑戰

1本地計算資源有限，多部門爭搶，導致許多任務被推遲，效率不高

2AlphaFold2需要使用GPU來加速蛋白質結構的預測，在實際業務中最多一次需跑十幾個任務，并發需求多，如果按峰值購買GPU卡，一次性投入較高

3研發只了解應用，對AlphaFold2軟件的調優不夠熟悉

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某高校AI實驗室

應用

PyTorch

場景

AI計算

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2GPU資源分散，只能單機使用，難以進行分布式訓練

3缺乏資源使用管理流程，日常使用基本靠搶

4模型、數據集和鏡像散落在單機上，沒有統一的平臺管理，維護工作繁瑣

5訓練任務環境配置復雜、費時費力，移植難度高

6難以對訓練效果進行評估分析和調優

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半導體 目標檢測 嵌入式

某芯片設計公司軟件開發部門

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Pytorch、TensorFlow、MXNet

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1不同開發團隊之間共享GPU服務器，服務器的資源分配目前是手動完成，效率很低且管理復雜

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3由于手動管理，所有GPU服務器的使用情況沒有監控，無法得知資源的使用效率

4實驗管理、超參數調優、分布式訓練等需求無法滿足

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芯片研發案例,Pytorch,Tensorflow,芯片設計,ic芯片設計

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