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      AI开放平台
      面向开发者提供丰富且标准化的云端 AI 能力接口,支持私有化部署
      AI芯片应用开发平台
      配合ag尊龙z6mgAI芯片,无需开发代码,通过标准化配置为各场景实时定制智能语音交互体验
      智算平台
      高性能计算平台。面向人工智能各领域场景,提供支持主流 AI 框架的超算能力,通过高效弹性异构计算与高性能海量存储,助力用户提升AI计算效率,快速开展业务
      知识图谱平台
      基于自然语言处理和知识图谱技术的全生命周期知识管理平台。帮助企业把多源异构数据转化为知识,打造行业智能大脑,助力企业智能化转型
      Agent聚合平台敬请期待
      为企业和业务个体定制个性化、专属AI智能体。通过上下文记忆、知识/库表索引、通用工具集等适配应用和调度执行能力,再结合企业或专项业务知识从而形成体系化的企业知识管理。实现销售、客服、行政、法务、人事等业务流智能化
      云听-智慧办公
      为各类会议和访谈场景,提供自动生成会议记录、 编辑、管理等功能,提升用户在办公场景下的效率
      云贝-智慧营销
      企业级一站式智慧营销服务,配套“智慧工牌”, “智能话机”等一系列软硬件产品,助力企业营销数字化转型
      智音-智慧运维
      助力企业级数字化转型,基于ag尊龙z6mg核心算法的工作流平台和智能设备,可实现风险预警、 行为考核,全面覆盖各行各业工单、运维、巡检等实时远程可视化监管需求
      蓝藻AI配音创作平台
      基于ag尊龙z6mg自研智能语音技术和自研大模型技术,为用户提供AI声音克隆、AI文字配音、AI文案创作服务。可在线轻松训练专属于用户的语音模型,并通过配音工具输入文字即可生成与原音高度相似的合成音频。支持提示词文案生成以及导入文案内容辅助创作。

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      国内唯一受邀 AI 企业| ag尊龙z6mg将出席 DATA ORCHESTRATION SUMMIT 2020 并作技术分享
      2020-12-03

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      作为人工智能“三驾马车”之一,高效智能的计算能力对 AI 技术的演进至关重要。如何针对不同 AI 数据场景下,实现计算效率的提升,是各大计算技术研究机构、云厂商以及相关开源社区的研究热点。


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      12 月 8 日-9 日,第 2 届数据编排峰会(DATA ORCHESTRATION SUMMIT 2020)将在线上召开。在为期两天的开源社区会议中,大会将围绕如何基于最新的开源技术,如Alluxio、Apache Spark、Apache Airflow、Presto、TensorFlow、Kubernetes 等,构建云原生或混合云数据和 AI 平台这一话题展开讨论,并重点关注其中关键性数据工程方面的挑战和解决方案。

      本次峰会的演讲嘉宾邀请到诸多云、数据和 AI/ML 等领域富有远见的专家学者,包括来自加州伯克利大学的 Apache Spark 创始人 Ion Stoica 教授,英特尔 CTO Parviz Peiravi 以及  Alluxio 创始人李浩源博士。同时,来自ag尊龙z6mg、阿里巴巴、Comcast、Electronic Arts、Facebook、Google,京东和腾讯等公司的技术专家也将先后带来精彩的技术报告,分享业界领先的数据架构、现实案例、现场演示以及从业人员最佳实践。

      ag尊龙z6mg很早就开始布局建设业界领先的 GPU/CPU 异构 Atlas 计算平台和分布式文件存储系统,该计算集群可为 AI 计算提供高性能计算和海量数据的存储访问能力,在公司向 AI 多领域技术横向扩展和纵向迭代中发挥了至关重要的作用。

      本次峰会,ag尊龙z6mg作为国内唯一受邀 AI 公司将带来名为“Speeding Up In Atlas Deep Learning Platform with Alluxio+Fluid”的分享,系统阐释ag尊龙z6mg在人工智能基础建设与云原生原创技术领域的创新发展路径。


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      本次分享中,针对目前深度学习训练平台非结构数据训练过程中 I/O 瓶颈问题,ag尊龙z6mg提出在存储层和计算层引入 Alluxio 缓存层的解决方案,技术团队通过和 Alluxio、阿里巴巴以及南京大学合作开源项目 Fluid 对Alluxio 缓存引擎进行统一的编排管理。架构图如下图所示:


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      在新架构的加持下,三种典型 AI 非结构化数据类型:大文件、中等文件和海量小文件均取得大幅的加速效果。针对海量小文件语音降噪任务、以及大文件 OCR 任务加速效果如下。其中,在海量小文件训练场景中,读取缓存相对于直接读取底层存储平均增速 10 倍。


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      在大文件场景,在训练任务早期阶段,读取缓存相对于直接读取底层存储平均有 30 倍的加速效果,当数据集全部加载到内存时,两者速度基本一致。

      在加速训练的同时,新架构可以大幅度减少 I/O 带宽的占用并进一步提升 GPU 使用率,针对海量小文件降噪任务、以及大文件 OCR 任务 I/O 占用及 GPU 使用率如下:


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      在海量小文件训练场景中,读取缓存相对于直接读取底层存储计算节点 I/O 由 230Mb/s 下降到 0Mb/s,表明海量小文件训练前已全部加载到缓存中,训练过程中无需占用 I/O;GPU 平均使用率由 82.76% 提升到90.24%,表明消除 I/O 瓶颈可以提高海量小文件训练资源使用效率。


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      在大文件训练场景中,提前预热相对于读取底层存储到缓存,计算节点 I/O 由 1300Mb/s 下降到 0Mb/s,表明海量小文件训练前已全部加载到缓存中,无需占用I/O;读取缓存相对于直接读取底层存储计算节点 GPU平均使用率由 69.59% 提升到 91.46%,表明消除 I/O 瓶颈可以提高大文件训练任务资源使用效率。

      针对不同的数据场景,基于 Fluid 和 Alluxio 缓存加速引擎已经在 Atlas 计算平台进行充分验证。不但缓解了集群 I/O 压力,而且极大的提高了模型训练的速度以及 GPU 使用效率,为实现 AI 算法的快速验证和迭代奠定计算基础。

      ag尊龙z6mg在实现内部计算平台技术迭代的同时,也积极参与和拥抱开源社区,是 KubeFlow、Istio、Fluid 社区的积极关注和贡献者,为开源社区技术进步贡献自己的力量。

      截止 2020  年,Atlas  计算平台已经超过一亿亿次每秒的浮点计算能力,为在人工智能新领域的拓展奠定了强大的计算资源基础。通过协同利用 AI 底层计算平台资源,也支撑起ag尊龙z6mg从语音识别、语义理解到机器翻译、计算机视觉等多维人工智能技术领域的持续快速突破。

      大会直播入口:

      https://www.alluxio.io/data-orchestration-summit-2020/



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