7月最后一周，2024年可信云大会在北京国家会议中心盛大举行。作为云计算领域的重要盛会，本次大会集聚了行业内顶尖的技术专家和企业领袖，共同探讨和展示最新的技术成果和行业趋势。在此次大会上，博云AIOS凭借其卓越的技术能力和成功的应用实践，再次荣获多项荣誉。
博云AIOS作为专为企业级AI应用而设计的一站式操作系统，以其出色的性能和屏蔽底层差异的功能覆盖，致力成为众多企业和研究机构信赖的首选人工智能技术支持平台。
AIOS不仅屏蔽了底层异构算力的差异，还提供了稳定高效的计算、网络、存储、调度等基础能力增强，极大地简化了AI应用的开发和部署过程。其支持的多种深度学习框架和全流程的AI开发支持，使得用户能够从数据采集到模型训练再到部署，实现全生命周期的管理和优化。
强大的底层掌控能力：
AIOS的核心在于其强大的ACE算力引擎，支持高达5000个节点的稳定调度，以及异构GPU池化管理，确保了多租户算力的强隔离和全方位监控。
全面集成的AI解决方案：
AIOS作为一站式的人工智能操作系统，集成了高效的计算能力、灵活的数据管理、以及全流程的AI开发支持，帮助企业简化AI应用的部署和管理。
端到端的AI生命周期管理：
从数据处理和模型训练到部署和优化，AIOS提供端到端的管理和优化功能，支持多种深度学习框架并可实现可视化训练过程，助力用户快速实现AI解决方案的部署和迭代优化。
颗粒度精细化管理：
支持 GPU 资源细颗粒度调度能力，最低可划分1%资源。
依托于AIOS，博云为某研究所建设的算力应用管理平台，成功实现了资源利用率提升30%以上，作业时长缩短23%，资源性能消耗小于1%。
技术创新赋能，多项荣誉齐收
在本次可信云大会上，博云AIOS凭借其在数据加速、算力连接、融合调度等领域的卓越表现，入选了《算力服务产业图谱（2024年）》，并成功收录于《算力服务产品名录（2024年）》。同时，博云AIOS还荣获了“智算服务-智算工程平台”技术最佳实践，这一荣誉不仅是对其技术实力和创新能力的高度认可，也进一步巩固了其在人工智能操作系统领域的领先地位。
博云作为行业内的领军企业，其在技术创新和市场应用上的不断突破，不仅自身实现了从云原生基础软件领域向人工智能技术底座的延伸发展，也为企业数字化转型提供了可靠的技术支持和解决方案。未来，博云将继续致力于推动人工智能技术的创新和应用，为用户提供更加高效、智能的AI及算力管理解决方案，共同开创数字化时代的新未来。
博云AIOS在2024可信云大会上的荣誉，不仅展示了其在人工智能操作系统领域的卓越表现，更是对其技术实力和市场影响力的有力印证。未来，随着技术的不断进步和市场需求的不断扩展，相信博云将继续发挥其引领作用，为行业发展注入新的动力与活力。
相关产品介绍
AIOS是博云专为AI应用推出的企业级一站式人工智能操作系统，屏蔽底层异构算力差异，面向大规模分布式计算，在计算、网络、存储、调度等基础能力全面增强，为AI应用提供稳定、高效、极简的底层支撑能力。同时AIOS支持主流的分布式AI深度学习框架，可满足算法、模型、组件的可视化开发，覆盖数据标注、算法开发、模型训练、模型推理的全生命周期。AIOS可以帮助企业和开发者自主构建人工智能业务，助力企业保持行业领先能力。
强大的底层掌控能力
AIOS的核心在于其强大的ACE算力引擎，支持高达5000个节点的稳定调度，以及异构GPU池化管理，确保了多租户算力的强隔离和全方位监控。
功能特性
覆盖深度学习业务全流程，加快模型从研发到上线速度
深度学习训练任务通常包含多个阶段，从数据采集、算法开发、模型训练、超参调整、模型管理与部署等，AIOS提供全流程支持。
快速部署计算环境并启动训练任务，提高研发效率
深度学习框架和模型众多，依赖各不相同，对开发环境的要求比较复杂， AIOS可以实现资源和工作环境的隔离及快速部署。
支持数据集统一管理，提升数据标注效率
数据集种类众多，数据标注工具不一。AIOS支持多种标注场景，覆盖文本、图片、音频和视频标注，支持人工标注、协同标注、智能标注等多种业务场景，极大提升数据标注效率。
支持多种建模方式，方便算法工程师快速构建复杂模型
支持交互式建模，内置Jupyter、VScode和Pycharm建模工具，方便算法工程师对代码进行调试；支持通过拖拉拽方式实现可视化建模，平台内置多种算法组件，极大降低建模门槛。
训练过程可视化，掌握训练进度及质量
深度学习模型训练周期较长，训练结束后才发现模型质量问题。借助AIOS，可以实现对训练过程实时监控并可视化训练过程，实时观测损失函数值的日志、训练误差或测试误差等。
动态分配 GPU 资源，充分利用资源，提高资源利用率
支持 GPU 资源细颗粒度调度能力，最低可划分1%资源。同时支持众多国产GPU算力。单一计算集群可以统一管理异构的多种GPU算力。
全面的集群监控管理，实时掌握 CPU/GPU 资源使用情况及运行状态
实时监控集群的使用情况，合理安排训练任务；及时发现运行中的问题，提高集群的可靠性。
