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MotusAI は AI モデル開発とデプロイ向けに KAYTUSが開発したAI DevOps プラットフォームです。MotusAI は、企業がディープラーニング開発プラットフォームを効率的に構築し、一元的に AI コンピューティングリソースを管理・スケジューリングし、、コンピューティングリソースの利用を効果的に改善することへの支援に特化しています。MotusAI は、AI 開発エンジニアに完全な AI 開発ソフトウェアスタックと開発プロセスを提供することにより、研究開発 (R&D) 効率を大幅に改善します。

主要機能
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    きめ細かい GPU スケジューリング

    GPU 共有スケジューリング戦略では、GPU リソースの単一デバイス共有を提供し、GPU 当たり最大 64 のタスクの共有を支援します。粒度に関係なく割り当てと分離をサポートします。ユーザーは GPU メモリーに基づき GPU リソースを動的にリクエストできます。

  • MotusAI
    データアクセラレーション戦略

    トレーニングデータにおける「ゼロコピー」伝送、マルチスレッドフェッチ、増分データ更新、親和性のあるスケジューリングの戦略により、データキャッシュサイクルを大幅に短縮し、モデルの開発・トレーニング効率を改善します。

  • MotusAI
    効率的分割型トレーニング

    TensorFlow、PyTorch、その他の主流フレームワークでの MPI によって分散型トレーニングの拡張をサポートし、標準的な UI 操作を提供するため、ユーザーは単純な GPU リソースとトレーニングのスクリプト設定で分散型トレーニングを送信できるようになります。

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    耐障害性メカニズム

    トレーニングタスクのための耐障害性を提供することで、プラットフォームはタスクの継続的なトレーニングを効果的に保証し、サーバークラッシュや GPU 障害が発生した場合の回復時間を短縮することができます。

性能測定
分割型トレーニングの効率を改善
データキャッシュ戦略による AI トレーニング効率の改善
分割型トレーニングの効率を改善

Resnet50 の分散型トレーニングにおいて、並行タスクが増加したことにより、MotusAI によるマルチカード分散型トレーニングの GPU 促進率を最大 90% に引き上げることができます。

データキャッシュ戦略による AI トレーニング効率の改善

Resnet50 ベンチマークテストによれば、MotusAI データキャッシュ戦略を用いた AI トレーニング効率は大幅に改善され、並行タスクの数が増加します。70 の並行タスクにより、モデルトレーニング効率が 72% 改善しました。

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