Data-O助力AI生产流程再加速
聚云科技、百度智能云、英特尔、基于多年的生产实践共同研发了面向AI的高性能,高弹性存储和计算框架—Data-O,全面提升AI产业生产,助力客户快速完成数字化转型和AI能力升级。
Data-O的三个关键使命:
Optimize Performance
优化性能,让存储性能不再是机器学习的瓶颈
Orchestration
数据编排,让训练数据高效利用
Ops,Data-Ops for AI
让数据流程自动化,全球性混合云资源可安全调度利用
解决AI的产业痛点
1解决复杂的业务带来复杂的训练需求
多种多样的业务需求
图片、视频、语音、NLP以及不同场景的业务需求
复杂的租户和任务管理
不同任务、不同租户的规范和高效管理
安全弹性的资源需求
数据有安全保障的弹性多云和混合云GPU资源
多种训练框架
ptcaffe、Tersorflow x、pytorch x、caffe、caffe2、Mxnet 等
多机型
TiTAN X、TiTAN XP、TiTAN 2080ti、TiTAN V100、TiTAN 2018 ti、TiTAN V 等
多种模型
ResNext-110、ResNet-50、Inception- BN、KAGGLE 等
2数据资产的管理和价值利⽤要求
管理
数据是第一核心资产,数据资产安全高效弹性的使用数据,需要管理需要安全可衡量
使用
安全高效弹性的使用数据,需要管理需要安全可衡量真正的可信作为基准
运维
自动化是提升运维基础,多云弹性自动化需要同构系统
数据规模与管理
AI模型生产效率
训练流程化管理
安全弹性能力
数据规模与管理
涉及大量的非结构化数据,数据文件数量多, 规模大,传统存储方案无法满足要求。 训练数据集需要安全和高效管理,灵活快速调度。
3数据管理
DataOps增强数据管理在安全合规,快速敏捷,开放协同,自助服务,自动智能的要求
安全合规
快速敏捷
开放协同
自助服务
自动智能
技术架构
高性能AI存储框架
软硬一体化,基于多年AI框架、高性能存储、新存储介质的深度技术积累和丰富的生产实践;优于传统HPC存储框架,更适合机器学习;完善的数据流程化管理存储方案;高弹性,高性能的按需扩展能力。
成功案例
案例-百度BML
百度BML:
针对行业私有化场景,持续训练和优化模型,业内人脸识别和检测排名第一。在CNTV、深交所、浦发银行等多个行业核心用户落地。
业务诉求:
海量小文件AI训练场景,随机读取,多租户多框架读写混合,需要持续稳定保障GPU吞吐。
Data-O:
· 全闪架构支持持续高性能低延迟的高并发访问要求; · 多框架适配和调度增强; · TCO降低60%以上。
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