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传统AI应用面临的困境
资管管理复杂
传统AI模型训练时,要准备算力,环境搭建,资源整合动作
日常作业运行需要标准的环境、统一的流程和资源调度机制
大规模作业受限于资源不统一、准备周期长、缺乏观测等问题
作业调度低效
由于标准不规范,环境依赖复杂,造成算法无法快速部署
算法运行周期无法观测,致使处理异常十分困难
算法框架单一,多种框架环境准备调试困难
作业效率不高,自动化程度低,且多作业资源分配协差
团队协同困难
作业中各个部门关注点不一致,目标不够明确,需要全面统一
工作协调困难,算法工程师不关心算力的分配调度与整合
运维人员即关心环境准备就绪,更关心运行效果和故障排查
导致算法验证周期长、效率低、质量差,无法响应业务需求
运营/维护/安全
无法直观查看算法作业结果,执行不便捷,操作不规范
资源分配不合理,存在抢占、闲置、利用率低等情况
日志追踪不够简易,格式不统一排错时无法整体对比
从业务的运行、作业、资源、运维等维度难已降本提效
什么是先进算力管理平台BCC
博云先进算力管理平台BCC( Bocloud Compute Capability Platform )面向人工智能、大数据、高性能计算等应用上容器场景提供应用支撑服务,实现CPU/GPU算力调度,兼容linux/windows应用。覆盖作业任务全周期,提供事前准备、事中调度、事后展示的能力,让用户随时掌握模型的试验、训练、发布情况,有效降低用户在部署、调试、运维等环节的繁琐工作,专注于业务核心的开发及运维。
AI应用上容器能力
通过改造部署到容器云后,实现了作业效率提升、计算时长缩短,资源效率提高、资源隔离健全、安全风险降低等效果,让用户随时掌握训练情况及摆脱繁琐的运维工作,专注于核心业务的研发。
产品优势
简洁高效的作业
流水线构建镜像,让算法迭代更迅捷
持应用镜像的预热,让启动效率更快速
支持应用的在线 IDE,让代码调试更方便
支持作业数据集管理、作业数据浏览等
灵活的调度机制
支持多种调度机制,如gang-scheduling
支持串行、并行、DAG等多种执行模式
支持作业防饿死、排他性等机制
支持多队列、优先级、资源抢占的策略
覆盖作业全流程
应用编译,流水线快速将代码构建成镜像用于部署
数据准备,保障数据集的传输、分类、关联等操作
作业训练,灵活的调度机制方便用户快速提交作业
成果展示,可视化展示训练结果,在线IDE随时调优
突出的作业性能
应用从代码构建成镜像,再到发布缩短到分钟级
突破传统作业调度极限,实现万核级的调度作业
将启动时间缩短数十倍,资源利用率提升80%+
统一的资源管控
支持Linux和Windows计算资源管理
支持GPU资源池化管理
支持批次和节点组管理
全面的运行维护
支持集群和作业的在线监控和日志
支持在线IDE调试和数据集管理
支持资源划分、数据隔离、操作审计
资料下载
先进算力管理解决方案BCC
面向人工智能、大数据、高性能计算等应用上容器场景提供应用支撑服务
博云容器云产品族介绍(2022年)
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应用上容器指南2022年版
哪些应用适合上容器?容器化应用主要工作及主义是啥?一篇告诉你
企业容器云平台建设指南(1.0)
聚焦企业容器云平台建设方法与路径
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