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GPU资源池化管理软件
适用于人工智能（AI）工作负载的基础集群管理
助力企业提高算力资源利用率
免费试用
入门简单、功能丰富
节点信息，分门别类，一目了然
GPU资源池化轻松管理
基于WEB提供服务，简化工作流程，加速开发进度
描述
借助GPU资源池化管理软件，从容应对集群运维管理挑战，实现集群资源利用效率最大化。
填写问卷，即可获取免费试用资格
我们可以看到集群化、容器化、GPU资源池化正是当前AI格局的发展趋势。而我司智能高性能计算平台（AiHPC）作为人工智能（AI）的基础集群管理软件，顺应上述AI发展趋势，为客户提供可视化的集群管理界面，自动灵活的容器平台，按需分割的GPU池化方案。因操作简便、稳定可靠、功能全面等优势，目前在高校科研、自动驾驶、智能视频分析、金融等行业客户成功使用，帮助客户解决AI训练过程中的复杂流程，让客户更专注于应用算法的开发。
顺应市场发展趋势，助力企业布局AI
核心功能
基于主流开源框架开发，性能高，适配能力强
描述
kubernetes、Docker 
与kubernetes容器技术结合
 
保证用户AI工作负载相对独立，有效实现资源隔离

提高资源利用率，尽可能发挥出集群的最佳性能
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描述
BeeGFS
针对海量小文件储存优化过的分布式并行文件系统
 
易用性、灵活性及性能上的独特优势

适应HPC和AI用户的不同业务需求

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描述
NVIDIA GPU Operator
自动化集成管理 GPU 所需的 NVIDIA 软件组件

为客户提供GPU资源池化解决方案，最大化提高 AI 算力资源利用率。
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描述
Ansible、Prometheus、Grafana
整合Ansible、Prometheus、Grafana等组件构成MLOPS软件栈
 
形成功能齐全的一站式集群管理解决方案

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软硬件综合的完整体系产品
描述
产学研合作
与华南理工大学广东省计算网络实验室合作共同研发
描述
软件架构
整合了GPU资源池化管理、并行计算任务调度管理、容器调度管理、高性能分布式存储、自动化监控运维等功能模块

描述
技术整合
从基础研究到方法论，再到软硬件构建了完整方案，形成完整体系的产品
描述
硬件支持
结合公司的硬件产品能够为人工智能、大数据、科研计算提供高性能的计算及存储资源

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