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AIStation – 深度学习集群管理系统

作者:鸿盛广达 来源:成都浪潮服务器代理商 点击量:145

AIStation,是浪潮自主研发的深度学习管理系统,面向深度学习计算集群,提供数据处 理-模型开发-模型训练-推理服务全流程服务。支持多种深度学习框架,能够快速部署深 度学习训练环境,全面管理深度学习训练任务,为深度学习用户提供高效易用的平台; 对计算集群的CPU及GPU资源进行统一的管理、调度及监控,有效的提高计算资源的利 用率和生产率。

产品亮点

◆ 提供完整的深度学习业务流程,有效的提高开发效率,缩短开发周期 深度学习训练任务包含步骤比较多,从数据预处理,深度学习环境创建,模型开发,模型训练,模型部署,线上推理等服务, 提供深度学习全流程支持。

 ◆ 提供容器服务,快速构建深度学习计算环境 按需构建深度学习环境,用户可定义容器的数量,以及容器的配置;支持容器的弹性伸缩,当容器数量不足时,用户可以方便 的扩展自己的训练环境。 

 ◆提供深度学习开发环境,简化网络模型开发工作 内置了jupter开发工具,用户可以在AIStation中开发或优化自己的网络模型,并保存到共享数据目录中;模型开发完成,可 直接打开AIStation的容器服务,在预先构建的深度学习环境中启动模型训练,把模型开发与模型训练环节无缝的衔接起来。

 ◆ 提供训练超参数搜索工具,加快模型训练速度 借助GPU集群计算资源数量较多的优势,用户可设置多组不同的超参数,同时展开训练,并观察不同参数训练的效果,从中 寻找最有参数。通过调参工具,可以加快模型训练的速度,尤其是对训练时间较长的模型,可有效的缩短训练的时间。

 ◆ 先进的GPU资源调度策略,充分利用资源,提高资源利用率 GPU资源共享及GPU拓扑调度功能,有效的提高了GPU资源的利用率以及训练效率。GPU资源共享允许多用户共用GPU卡, 该模式主要用在模型开发过程中,对GPU资源要求较少,多人共用可提高GPU资源的利用率。 

◆ 全面的集群监控管理,实时掌握CPU/GPU资源使用情况及运行状态 实时监控集群的使用情况,合理安排训练任务;及时发现运行中的问题,提高集群的可靠性

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