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2025年1月
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互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的發(fā)展，獲得了海量的數(shù)據(jù)積累，也為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的推動(dòng)力。而由于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜、參數(shù)多、收斂困難和樣本數(shù)量龐大等特點(diǎn)，對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件系統(tǒng)的計(jì)算能力提出了更高的要求。曙光GPU深度學(xué)習(xí)平臺(tái)解決方案從計(jì)算加速、存儲(chǔ)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)、集群管理及軟件框架等方面進(jìn)行整體的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，幫助用戶解決深度學(xué)習(xí)在訓(xùn)練過程中所面臨的海量計(jì)算問題，簡化構(gòu)建深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的難度，降低業(yè)務(wù)投入成本，賦能用戶深度學(xué)習(xí)研究。可廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等應(yīng)用場景。
面向深度學(xué)習(xí)用戶設(shè)計(jì)的曙光Xmachine ，具有高并行、高吞吐、低時(shí)延等特點(diǎn)，各場景下輸出強(qiáng)大運(yùn)算能力。
存儲(chǔ)系統(tǒng)采用曙光ParaStor分布式存儲(chǔ)，提供充足的I/O聚合帶寬，存儲(chǔ)系統(tǒng)穩(wěn)定可靠、具有線性擴(kuò)展能力。
容器化學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速環(huán)境部署及作業(yè)指派，有效降低多應(yīng)用程序安裝、遷移復(fù)雜度。
兼顧AI和HPC環(huán)境，豐富的調(diào)度策略，靈活的調(diào)度資源，優(yōu)化集群資源利用，使訓(xùn)練過程更加高效、彈性。
曙光GPU深度學(xué)習(xí)平臺(tái)計(jì)算系統(tǒng)采用曙光新一代 XMachine高性能GPU服務(wù)器組成大規(guī)模GPU訓(xùn)練、推理集群，輸出強(qiáng)大算力；計(jì)算數(shù)據(jù)、日志log和模型數(shù)據(jù)等統(tǒng)一存儲(chǔ)在曙光ParaStor300分布式并行存儲(chǔ)中，能夠?qū)崿F(xiàn)全局文件的統(tǒng)一訪問和并發(fā)讀寫；該系統(tǒng)支持Caffe/TensorFlow等多種主流深度學(xué)習(xí)框架、應(yīng)用容器技術(shù)，提供數(shù)據(jù)集管理、模型管理、訓(xùn)練等服務(wù)。幫助用戶解決多用戶組資源分配、開發(fā)環(huán)境快速搭建、應(yīng)用程序靈活遷移等技術(shù)需求。使用戶在集群上輕松部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用、跟蹤試驗(yàn)和訓(xùn)練、發(fā)布模型，而無需關(guān)心繁瑣部署運(yùn)維，專注于核心業(yè)務(wù)。
更加細(xì)粒度的資源控制，按需彈性分配GPU計(jì)算資源，極大提高GPU利用率，能夠高效、經(jīng)濟(jì)的為用戶輸出強(qiáng)大的計(jì)算力。
實(shí)現(xiàn)一鍵式環(huán)境部署，圖形化管理，極大的簡化了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的難度，助力用戶高效發(fā)掘AI潛能，服務(wù)實(shí)際業(yè)務(wù)。
從分布式系統(tǒng)、分布式并行機(jī)器學(xué)習(xí)執(zhí)行模式、機(jī)器學(xué)習(xí)算法工具集三個(gè)層面提供深度學(xué)習(xí)優(yōu)化策略，幫助用戶實(shí)現(xiàn)應(yīng)用優(yōu)化。
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