智能计算灵骏_智能计算_高性能计算_人工智能-阿里云
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智能计算灵骏
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智能计算灵骏是阿里云自主研发的新一代智能计算产品,具备公共云、专有云等多种产品形态,提供深度优化的异构计算融合集群实例;经海量AI应用实践打磨,具备高性能、高效率、高资源利用率等核心优势。满足自动驾驶、基础科研、新药研发、金融、元宇宙等行业应用需求,以普惠的智能算力,加速科技创新和产业升级。
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产品功能
应用场景
文档与工具
产品优势
加速创新
深度优化实现优异性能,计算密集型项目迭代效率可提升2倍以上
普惠智算
池化异构算力,支持丰富的调度策略,数倍提升资源利用率
高效弹性
轻松应对大规模训练和仿真的算力挑战,全速释放创新潜力
轻松管理
异构算力管理简单便捷,支持持续监测和优化,大幅度降低运维成本
产品功能
开箱即用,满足应用多元化算力需求
为各种计算密集型场景提供开箱即用的多元化计算服务
融合算力
支持CPU+GPU等异构算力融合部署、统一调度,为不同应用的计算负载提供多元化的智能计算服务。
算力资源管理
为异构算力深度定制的IT运维管理平台,实现异构算力、池化资源、使用效率的全流程监控管理。
云上资源互通
提供多种规格的专线网络,高效、安全地联动云上资源,可以与机器学习平台PAI、容器服务ACK、存储等产品组合使用。
深度优化,打造云上高效率计算服务
端到端系统级优化,全链路加速算力释放
高性能通信
基于RDMA和自研高性能通信库ACCL/C4,实现超大规模的全速线性互联,高效并行计算,端到端时延低至2us。
智能数据加载加速
根据应用的数据特征,从远端存储到内存,对数据加载策略进行全局智能优化,充分释放计算系统IO性能。
GPU资源池化
支持GPU无损池化,支持多种GPU资源切片和调度策略,在不影响性能的情况下提升数倍资源利用率。
应用场景
大型AI研发工程
自动驾驶
科学智能
场景简介
支持云原生AI研发场景,为大型AI模型、预训练大模型提供深度优化的智能计算服务,可为图形图像识别、自然语言处理、搜索广告推荐等应用场景提供高效、可预期的训练服务,加速迭代效率。
全局优化,更高效率
“万卡级”线性拓展
满足不同规模AI训练算力需求,点对点通信延迟低至2us,算力资源平滑扩容,性能线性拓展
全局智能数据加速
针对AI训练场景支持数据加载加速,智能预热训练所需数据,保障数据供应,提升训练效率
高资源利用率
支持以云原生容器化的方式,对GPU资源进行细粒度切分调度,满足协同开发,GPU虚拟化技术经双十一大规模应用验证,资源利用率可提升3倍
可搭配以下云产品使用
机器学习平台PAI
文件存储CPFS
场景简介
支持自动驾驶模型开发与仿真测试的全流程应用融合部署,以一个平台承载自动驾驶全周期开发,消除非必须数据迁移成本,从底层促进研发和迭代效率,同时满足行业合规和高标准数据安全需求。
全场景支持,安全合规
可同时支持训练和仿真场景
融合算力,同时支持训练和仿真场景,支持相关开发平台和工具链融合部署降低不必要的数据迁移成本,提升协同效率
支持多级资源部署
支持公有云、专有云多种部署方式,满足数据安全和合规需求,保障云上云下多级弹性资源保障
可搭配以下云产品使用
机器学习平台PAI
文件存储CPFS
场景简介
超大规模融合算力支持深度学习和高性能计算作业统一部署调度,为基础科研、新药研发、工程仿真等场景构建统一标准计算服务,促进范式创新、效率提升,促进AI与HPC开发生态融合。
融合开发生态,促进多元创新
促进科研新范式
支持云原生和容器化的AI和HPC应用生态,为基础科研、新药研发、新材料研发等场景提供统一计算服务,支持跨地区、跨团队协同,提升资源使用率,同时促进技术生态融合,催化协同效应
打造科研大平台
基于RDMA技术和阿里云高性能通信库,构建低时延高带宽网络环境,针对AI+HPC应用进行通信优化,点对点时延可低至2us,最大可支持数万节点并行计算,为大规模科学计算提供极具效率优势的智能计算服务
可搭配以下云产品使用
机器学习平台PAI
文件存储CPFS
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