Startseite GPU-Server MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI

MotusAI

MotusAI ist eine von KAYTUS entwickelte KI-DevOps-Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen. Sie unterstützt Unternehmen beim Aufbau effizienter Deep Learning-Entwicklungsplattformen, bei der einheitlichen Verwaltung und Planung von KI-Rechenressourcen und bei der effektiven Verbesserung der Nutzung von Rechenressourcen. MotusAI bietet KI-Entwicklungsingenieuren einen kompletten KI-Entwicklungssoftware-Stack und einen Entwicklungsprozess, der die Effizienz von Forschung und Entwicklung erheblich verbessert.

Wesentliche Merkmale
  • MotusAI
    Feingranulares Scheduling der GPU

    Eine GPU-Shared Scheduling-Strategie ermöglicht die gemeinsame Nutzung von GPU-Ressourcen auf einem Gerät und unterstützt die gemeinsame Nutzung von bis zu 64 Aufgaben pro GPU. Zuweisung und Isolierung in beliebiger Granularität werden unterstützt. Benutzer können GPU-Ressourcen dynamisch auf der Grundlage des GPU-Speichers anfordern.

  • MotusAI
    Strategien zur Datenbeschleunigung

    Die Strategien der „Null-Kopie“-Übertragung, des Multi-Thread-Abrufs, der inkrementellen Datenaktualisierung und der Affinitätsplanung für Trainingsdaten verkürzen den Daten-Cache-Zyklus erheblich und verbessern die Effizienz der Modellentwicklung und des Trainings.

  • MotusAI
    Effizientes verteiltes Training

    Unterstützt die Erweiterung des verteilten Trainings durch MPI in TensorFlow, PyTorch und anderen Mainstream-Frameworks und bietet Standard-UI-Operationen, sodass Benutzer verteiltes Training durch einfache GPU-Ressourcen und Trainingsskriptkonfigurationen einreichen können.

  • MotusAI
    Fehlertoleranzmechanismus

    Bietet Fehlertoleranz für Trainingsaufgaben und ermöglicht es der Plattform, ein kontinuierliches Training von Aufgaben zu gewährleisten und die Wiederherstellungszeit im Falle eines Serverabsturzes oder GPU-Ausfalls zu verkürzen.

Leistungsmessung
Verbessern Sie die Effizienz von verteiltem Training
Verbessern Sie die Effizienz des KI-Trainings mit einer Daten-Cache-Strategie
Verbessern Sie die Effizienz von verteiltem Training

Beim verteilten Training für resnet50 kann die GPU-Beschleunigungsrate des verteilten Trainings mit mehreren Karten und MotusAI mit zunehmender Gleichzeitigkeit der Aufgaben um bis zu 90 % gesteigert werden.

Verbessern Sie die Effizienz des KI-Trainings mit einer Daten-Cache-Strategie

Der resnet50 Benchmark-Test zeigt, dass sich die Effizienz des KI-Trainings mit einer MotusAI Daten-Cache-Strategie mit zunehmender Anzahl gleichzeitiger Aufgaben deutlich verbessert. Bei 70 gleichzeitigen Aufgaben verbesserte sich die Effizienz der Modellschulung um 72 %.


MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI

TOP

Kontakt

KAYTUS verwendet Cookies, um die Nutzung der Website zu ermöglichen und zu optimieren, Inhalte zu personalisieren und die Nutzung der Website zu analysieren. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzrichtlinie.