AI计算面临的困境
NO.1
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超算资源分布零散
提供商众多
无法统一衡量成本
NO.2
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NO.3
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使用模式和接口不统一
没有统一规范和标准
NO.4
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无法统一监管
能耗使用无法查看
什么是AI算力调度平台
骞云AI算力调度平台是一个面向AI算力设施的解决方案，可实现多种算力平台统一融合和管理，并能根据不同的应用、模型和资源需求，在多个AI算力资源池之间进行灵活的部署和调度。通过AI算力调度平台，可以实现AI算力的服务化、场景化、自动化，从而加速AI算力资源的商业化进程，提升AI算力的使用率和便捷性。
算力资源智能调度平台
算力资源智能调度
骞云人工智能算力调度平台支持对多数据中心的统一调度，可以实时了解获取算力状态、动态调度作业的执行环境，指引客户有效合理的进行科学研究、人工智能运算、行业分析和工业制造，有效提高科研投入的转化率和收益。
算力资源调度平台：调度中心
AI智能调度核心流程
满足多样化用户场景的智能资源分配
算力资源申请、管理
数据集管理
作业任务提交
作业状态查看
灵活的任务提交方式
命令行方式 模板方式 图形提交 交互式IDE Windows桌面 |
命令行方式
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• 为方便使用，主目录下预先放置了不同应用的提交模板，用户可以参考模板进行任务提交
• 如果平台没有部署的软件相关软件，用户可以平台界面通过图形化的方式进行应用软件安装
• 作业提交完成后，可以在平台作业管理模块实时状态查看作业状态
模板提交
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• 模板提交适用于无Linux使用经验的用户，通过图标设置代替命令行进行作业提交、配置参数
• 满足更多个性化算力场景：图像识别、视频渲染、3D建模等
图形化提交
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• 申请图形化应用，轻松提交作业
• 金融分析、设计、仿真等软件的VNC、RDP图形化界面让用户快速打开并进行计算。通过类似于"模板提交"的方式，提前申请所需应用，方便图形化作业提交
在线IDE
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• 支持多种开发工具：
Jupyter
RStudio
Pycharm
• 框架版本：
Jupyter共提供CPU和GPU两种框架
• 原生交互体验
为Windows操作系统用户提供高效算力资源分配
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• 一键开通，自动挂载个人数据盘
• 目前支持通过VNC、RDP协议进行访问
• 有需要安装额外软件应用，可以在Windows界面“安装软件“”操作进行软件的自动部署
实时状态查看，作业运行状态尽在掌控
实时状态展现
• 显示当前作业和历史作业的详情信息；
• 用户可点击当前作业，来查看当前作业运行状态，并可按状态、队列、作业名、作业ID进行作业的搜索查找；
• 支持移动端APP查看。
计算任务图形化管理
查询任意作业运行状态、时间
作业运行日志实时更新
在线查看、下载结果文件
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让企业了解算力成本并持续减少算力开支
多维度可视化的算力统一分析
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