Inspur AIStation

Inspur AIStation は、AI ディープラーニング管理システムです。

製品詳細

Inspur によって開発されたディープ ラーニング管理システムとして、DeeepEngine はディープ ラーニング トレーニング クラスターをターゲットにしており、数種類のディープ ラーニング フレームワークをサポートしています。ディープラーニングのトレーニング環境を迅速に導入し、ディープラーニングのトレーニングタスクを包括的に管理できます。

ユーザーにとって効率的で便利なプラットフォームを提供します。クラスターでのトレーニング実行中の CPU および GPU リソースの統合管理、スケジュール設定、監視により、計算リソースの使用率と生産性を効果的に高めることができます。

機能と特徴:

便利で使いやすい、純粋な深層学習ワークフローを提供します

ディープラーニングのトレーニングタスクには多くのステップが含まれています。 AIStation は、データの前処理、パラメータ調整、計算リソースの割り当て、トレーニング タスクのアクティブ化、トレーニングのモニタリングから結果分析までのプロセス全体のサポートを提供します。

ボタン 1 つでディープラーニングのためのトレーニング環境を展開し、トレーニング タスクを迅速に開始して効率を向上します

深層学習には多くのフレームワークとモデルがあり、多くの場合、さまざまな環境に依存します。これらを多数並行して使用すると、複雑な開発環境が必要になります。 AIStation を使用すると、リソースと作業環境の分離と迅速な展開が簡単になります。

トレーニングタスクの監視と視覚化、トレーニングの進行状況と品質の管理を随時行い、モデルの問題を迅速に検出します。

深層学習モデルのトレーニングには時間がかかります。トレーニング時間は数時間から数日間続きます。トレーニング実行の潜在的な問題は、多くの場合、実行の完了後にのみ発生します。このような問題を回避するために、AIStation はトレーニング タスクのリアルタイムの監視と視覚化、コスト関数の損失、トレーニング エラー、各ステップのテスト エラーのログ出力を提供します。

使用率を向上させるための GPU リソースの動的な割り当て

GPU リソースの割り当て/ディスパッチにおいて、AIStation は、大規模、長期、短期のタスクのニーズのバランスを取ることができます。 GPU リソースの動的な割り当てにより、合理的なリソース共有が実現され、GPU 効率が向上します。

包括的なクラスターの監視と管理、CPU/GPU リソースの使用率と操作のリアルタイム制御

クラスターのリアルタイム監視、トレーニングタスクの合理的なスケジューリング。トレーニングの問題をタイムリーに検出して、クラスターの信頼性を向上させます。

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