GPU池化软件 | (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台)
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一、AI人工智能开发-------------面临的问题和挑战
1. GPU管理难题
1.1 资源管理难：算力资源昂贵，但是缺乏有效管理，闲置情况严重。
1.2 用户管理难：多租户下，难以科学合理的分配资源，难以确保数据安全。
2. AI算法开发难题
2.1 环境搭建难：深度学习对算力、数据、框架的复杂要求，导致配置环境需要付出大量时间精力。
2.2 模型训练难：AI 技术架构多而复杂，工程难度高，严重影响模型开发与调优的效率。
2.3 团队协作难：开发环境缺乏协同合作，导致大量重复工作，业务进展缓慢。
2.4 开发资源管理难：缺乏对代码、镜像、模型数据的统一管理，容易形成资源孤岛。
二、产品介绍
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GPU池化软件 | (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台) 是一站式全流程人工智能平台，平台打通模型开发与训练，原生支持多机多卡训练环境，优化 AI 场景下 IO 吞吐、持久化、结构化维护模型生产信息，优化数据资源共享路径，最终提高平台整体资源利用率，消除信息孤岛，大幅提高 AI 算法工程师工作效率，使其聚焦于算法与模型开发的核心工作，利用有限的资源更快挖掘商业价值与远见洞察。。
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提高企业对于 AI 应用的研发效率。平台支持数据共享、模块复用，为团队协作提供了便捷。平台提供的对于 AI 资源的管理简单、便捷、灵活。
三、核心功能
3.1 AI 模型在线开发：
- 2.1.1 深度整合算法开发环境，支持 JupyterLab/网页终端/ssh 登录等多种开发调试工具。
- 2.1.2 一键快速提交训练任务和保存镜像。
- 2.1.3 支持主流 TensorFlow、PyTorch 等 AI 框架。
- 2.1.4 实时监控开发环境资源用量(CPU，内存，GPU)。
- 2.1.5 支持使用 VSCode、PyCharm 工具远程 SSH 连接开发环境进行代码调试。
3.2 模型训练
- 3.2.1 支持单机训练、分布式训练。
3.3 AI资产管理
- 3.3.1 包括对镜像、数据、代码的整合与管理，支持外部数据源的接入和外部代码仓库的连接。支持代码、数据、镜像的多层级共享，方便 AI 开发工程师相互之间相互协作。
3.4 排队管理
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3.4.1 用户可以同时提交多个任务，资源不足时自动进入等待队列。
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3.4.2 其他任务训练结束后自动释放资源给排队等待的任务，从而可以充分利用夜间、周末训练任务，延长GPU的使用时间，提高训练效率，有效提升人效
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3.4.3 AI 任务队列优先级可灵活调整
典型应用场景
核心竞争力
一站式开发、训练、管理平台，化繁为简，有利于大幅缩短模型开发周期。
精细化、结构化的任务管理，结合配额、可视化、作业调度器，最大化提高效率。
多种机制结合，灵活管理多租户场景下计算资源的统一合理分配。
强化的安全机制，优化的协同平台，有利于团队成员间分享成果与开展合作。
任务自动排队机制，有效避免资源闲置，降低人工守护成本。
多场景自由切换，低配环境开发、高配环境训练、高效利用资源。
统一的开发环境，一站式帮助用户完成在线开发，模型训练，代码分享，模型调优等核心功能。
结合硬件资源配额，支持用户自定义开发环境。
平台支持多种数据存储方案，统一管理个人数据与开发数据，支持数据协同共享。
平台集成镜像管理、代码/代码版本管理，支持模型快速迭代。
五、商用授权
项目采用AGPL3协议，可用于个人学习和使用，商业用途需要赞助项目，获得授权，并提供商业版本源码。
六、其他
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七、部分图片
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七、作者
【1】虚名：华为云MVP(华为云最具价值专家)
【2】案例：曾经参与做过一些有影响力的深圳鹏程实验室云脑二期、西安沣东计算中心
【3】能力：作者曾深度参与池化软件的设计研发以及衍生品设计，如AI人工智能实验室等
