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关于深博
GPU资源池化管理软件
适用于人工智能(AI)工作负载的基础集群管理
助力企业提高算力资源利用率
免费试用
入门简单、功能丰富
节点信息,分门别类,一目了然
GPU资源池化轻松管理
基于WEB提供服务,简化工作流程,加速开发进度
借助GPU资源池化管理软件,从容应对集群运维管理挑战,实现集群资源利用效率最大化。
填写问卷,即可获取免费试用资格
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我们可以看到集群化、容器化、GPU资源池化正是当前AI格局的发展趋势。而我司智能高性能计算平台(AiHPC)作为人工智能(AI)的基础集群管理软件,顺应上述AI发展趋势,为客户提供可视化的集群管理界面,自动灵活的容器平台,按需分割的GPU池化方案。因操作简便、稳定可靠、功能全面等优势,目前在高校科研、自动驾驶、智能视频分析、金融等行业客户成功使用,帮助客户解决AI训练过程中的复杂流程,让客户更专注于应用算法的开发。
顺应市场发展趋势,助力企业布局AI
AI采用率提高
人工智能的巨大优势正获得主流的认可与积极响应,New Vantage Partners 近期调查了大约 100 家美国蓝筹股公司,其中 96% 的公司称有在试点 AI 项目,92% 的公司还计划增加 AI 投资。
服务器集群化发展
人工智能发展如火如荼之时,IDC 已经看到企业基础架构从独立的、加速的裸机服务器发展到越来越像高性能计算(HPC)、紧密连接的服务器集群,就是为了用于 AI 训练。
AI容器化受热捧
在 451 Study “企业之声:AI 和机器学习” 中,94% 的 AI 采用者正在使用或计划在一年内使用容器,说明AI 采用者意识到容器化技术在AI/ML工作流场景下的价值。
GPU资源池化
GPU资源池化作为这两年的热门技术,已经逐渐被市场认可,说明企业已经从关注功能到开始关注效率。
核心功能
集群资源监控管理
监控集群资源状态 对集群进行设置
GPU资源池化
支持按需分割GPU资源,共享分配算力资源
容器管理监控
轻松实现对镜像仓库、AI工作负载、服务访问进行管理
配置管理
提供灵活的配置服务
存储管理监控
提供进行上传文件、下载文件及删除文件等操作
软件映像管理监控
支持软件映像的上传,部署和删除等功能
基于主流开源框架开发,性能高,适配能力强
kubernetes、Docker
与kubernetes容器技术结合
保证用户AI工作负载相对独立,有效实现资源隔离
提高资源利用率,尽可能发挥出集群的最佳性能
01
BeeGFS
针对海量小文件储存优化过的分布式并行文件系统
易用性、灵活性及性能上的独特优势
适应HPC和AI用户的不同业务需求
02
NVIDIA GPU Operator
自动化集成管理 GPU 所需的 NVIDIA 软件组件
为客户提供GPU资源池化解决方案,最大化提高 AI 算力资源利用率。
04
Ansible、Prometheus、Grafana
整合Ansible、Prometheus、Grafana等组件构成MLOPS软件栈
形成功能齐全的一站式集群管理解决方案
03
软硬件综合的完整体系产品
产学研合作
与华南理工大学广东省计算网络实验室合作共同研发
软件架构
整合了GPU资源池化管理、并行计算任务调度管理、容器调度管理、高性能分布式存储、自动化监控运维等功能模块
技术整合
从基础研究到方法论,再到软硬件构建了完整方案,形成完整体系的产品
硬件支持
结合公司的硬件产品能够为人工智能、大数据、科研计算提供高性能的计算及存储资源
应用场景
智慧医疗
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