Accueil Serveurs GPU MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI

MotusAI

AIStation est une plateforme DevOps d'IA conçue par KAYTUS pour le développement et le déploiement de modèles d'IA. Elle aide les entreprises à créer des plateformes efficaces de développement de l'apprentissage profond, à gérer et à planifier les ressources informatiques d'IA de manière unifiée, et à améliorer efficacement l'utilisation des ressources informatiques. AIStation fournit aux développeurs d'IA une pile complète de logiciels de développement d'IA et un processus de développement, ce qui améliore considérablement l'efficacité de la recherche et du développement.

Caractéristiques principales
  • MotusAI
    Planification précise du GPU

    Une stratégie d'ordonnancement partagé du processeur graphique permet de partager les ressources du processeur graphique avec un seul appareil et de partager jusqu'à 64 tâches par processeur graphique. L'allocation et l'isolation à n'importe quelle granularité sont prises en charge. Les utilisateurs peuvent demander des ressources GPU de manière dynamique en fonction de la mémoire GPU.

  • MotusAI
    Stratégies d'accélération des données

    Les stratégies de transmission « zéro copie », de récupération à plusieurs fils, de mise à jour progressive des données et de planification des affinités pour les données d'entraînement raccourcissent considérablement le cycle de cache des données et améliorent l'efficacité du développement et de l'entraînement des modèles.

  • MotusAI
    Formation distribuée efficace

    Prend en charge l'extension de la formation distribuée via MPI dans TensorFlow, PyTorch et d'autres cadres courants et fournit des opérations d'interface utilisateur standard, de sorte que les utilisateurs peuvent soumettre une formation distribuée par le biais de simples ressources GPU et de configurations de scripts de formation.

  • MotusAI
    Mécanisme de tolérance aux pannes

    Fournit une tolérance aux pannes pour les tâches de formation, qui permettent à la plateforme d'assurer efficacement la formation continue des tâches et de réduire le temps de récupération en cas de panne du serveur ou de défaillance du GPU.

Mesure de la performance
Améliorer l'efficacité de l'apprentissage de l'IA grâce à une stratégie de cache de données
Améliorer l'efficacité de la formation distribuée
Améliorer l'efficacité de l'apprentissage de l'IA grâce à une stratégie de cache de données

Le test de référence resnet50 révèle que l'efficacité de l'apprentissage de l'IA à l'aide d'une stratégie de cache de données MotusAI s'améliore de manière significative avec l'augmentation du nombre de tâches simultanées. Dans le cas de 70 tâches simultanées, l'efficacité de l'apprentissage du modèle s'est améliorée de 72 %.

Améliorer l'efficacité de la formation distribuée

Pour la formation distribuée de Resnet50, le rapport d'accélération GPU de la formation distribuée multi-cartes avec MotusAI peut être amélioré jusqu'à 90 % avec l'augmentation de la simultanéité des tâches.

MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI
MotusAI

TOP

Nous contacter

KAYTUS utilise des cookies pour permettre et optimiser l'utilisation du site web, personnaliser le contenu et analyser l'utilisation du site web. Veuillez consulter notre politique de confidentialité pour plus d'informations.