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2025年1月
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發布時間: 2023-03-06
伴隨天氣回暖，春游出行增加，網約車訂單規模進一步擴大。但語音識別、目標檢測、自然語言處理（NLP）、到達時間預估（ETA）等應用場景眾多且復雜，如何實現高速響應，建立統一的深度學習開發平臺成為網約車平臺的核心需求。
然而在開發網約車算力平臺時，常常面臨各類挑戰，比如：
1、資源使用效率：深度學習算法大都屬計算密集型應用，其背后的AI服務器單價昂貴，若資源缺乏統籌調度，無法形成規模化效應，使用效率大打折扣。
2、開發效率：算法開發最核心的工作是算法的開發和調試，但是算法開發工程師把大量的時間花在了環境的部署、配置與維護（通常構建一套完整的環境是以天為單位），開發效率待提升。
3、在線運算：企業要部署模型服務，就需要解決服務的HA、負載均衡等生產服務問題。為了滿足服務的延遲、資源的約束，模型服務上線，需要做從服務、到深度學習框架、到計算庫的全棧優化。
曙光通過容器化學習平臺，實現1次構建、重復使用的效果，即將算法環境封裝成Docker鏡像的方式實現快速環境部署及作業指派。通過優化集群資源利用，更加細粒度的資源控制，使資源用即申請，完即釋放，解決了資源統一管理和調度的問題。
在網約車行業日漸走向有序發展的背景下，通過智能化平臺和技術創新賦能平臺運營，確保安全、效率和質量，已經成為平臺發展的重點。曙光幫助企業打造高效、可靠、智能的基礎設施平臺，并多項賦能，實現AI計算力端到端的最佳實踐。
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