人工智能行业解决方案
人工智能行业白皮书
应用场景
业务挑战
AI计算平台功能需求难满足
开源平台功能少，难以满足全部需求
部分商业平台功能可定制化程度低
IT资源维护管理效率低
资源混用，管理困难
各行业所需资源类型众多，利用率低
运维工具构建复杂
AI计算资源有限
GPU资源类型单一，无法控制计算成本
计算资源有限，难以随时调配GPU资源以满足需求
总体成本高
AI软件研发定制化成本高
GPU资源硬件资源成本高，闲置造成资源折旧浪费
本地数据中心的人力、物力、场地等资源总体成本高
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典型业务场景
行业案例
某高校AI实验室
应用PyTorch
场景AI计算
客户挑战单机训练，本地多台机器无法进行统一管理，资源利用率低
GPU资源分散，只能单机使用，难以进行分布式训练
缺乏资源使用管理流程，日常使用基本靠抢
模型、数据集和镜像散落在单机上，没有统一的平台管理，维护工作繁琐
训练任务环境配置复杂、费时费力，移植难度高
难以对训练效果进行评估分析和调优
某芯片设计公司软件开发部门
应用Pytorch、TensorFlow、MXNet
场景嵌入式环境模型开发
客户挑战不同开发团队之间共享GPU服务器，服务器的资源分配目前是手动完成，效率很低且管理复杂
开发环境管理混乱，且由于网络限制，许多依赖安装流程繁琐，影响开发团队效率
由于手动管理，所有GPU服务器的使用情况没有监控，无法得知资源的使用效率
实验管理、超参数调优、分布式训练等需求无法满足
某高校人工智能实验室
应用Pytorch、TensorFlow、MXNet
场景机器人控制
客户挑战本地资源有限，需要在研究员之间分配GPU资源
使用工作站无法满足一些规模较大的模型训练的算力需求
实验室没有专人管理基础架构，需要管理和基本的运维监控
研究员希望保持GPU资源的接入方式不变
某药物研发公司
应用AlphaFold2
场景蛋白质三维结构的预测
客户挑战本地计算资源有限，多部门争抢，导致许多任务被推迟，效率不高
AlphaFold2需要使用GPU来加速蛋白质结构的预测，在实际业务中最多一次需跑十几个任务，并发需求多，如果按峰值购买GPU卡，一次性投入较高
研发只了解应用，对AlphaFold2软件的调优不够熟悉
某高校AI实验室
应用PyTorch
场景AI计算
客户挑战单机训练，本地多台机器无法进行统一管理，资源利用率低
GPU资源分散，只能单机使用，难以进行分布式训练
缺乏资源使用管理流程，日常使用基本靠抢
模型、数据集和镜像散落在单机上，没有统一的平台管理，维护工作繁琐
训练任务环境配置复杂、费时费力，移植难度高
难以对训练效果进行评估分析和调优
某芯片设计公司软件开发部门
应用Pytorch、TensorFlow、MXNet
场景嵌入式环境模型开发
客户挑战不同开发团队之间共享GPU服务器，服务器的资源分配目前是手动完成，效率很低且管理复杂
开发环境管理混乱，且由于网络限制，许多依赖安装流程繁琐，影响开发团队效率
由于手动管理，所有GPU服务器的使用情况没有监控，无法得知资源的使用效率
实验管理、超参数调优、分布式训练等需求无法满足
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