10月25日消息，全球AI算力池化技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者趨動科技發(fā)布業(yè)內(nèi)首個AI算力池化云服務(wù)——趨動云VirtAI Cloud，面向所有AI相關(guān)企業(yè)、科研院所和個人開發(fā)者，提供像“用水用電”一樣便宜好用的AI算力基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)。
高速增長的AI算力市場主要面臨成本和易用性兩大挑戰(zhàn)。企業(yè)和AI開發(fā)者獲取AI算力的方式主要有自建算力和租用算力，無論哪種方式都會面臨運營成本高、運維門檻高、資源利用率低等難題。而從技術(shù)角度來看，多種異構(gòu)AI芯片、平臺共存，也是限制企業(yè)靈活使用AI算力的巨大阻礙。
趨動云VirtAI Cloud(www.virtaicloud.com)以“連接算力·連接人”為使命，發(fā)揮趨動科技在AI算力池化領(lǐng)域的深厚積累，高性能、高效率、低成本地調(diào)度分布在全球的算力，就像電網(wǎng)連接各個發(fā)電廠。同時，借助趨動云提供的AI開發(fā)和訓(xùn)練管理平臺功能大幅降低AI算法工程師的使用成本，為企業(yè)、科研和個人AI開發(fā)者提供按 需使用的開發(fā)和訓(xùn)練服務(wù)。
趨動科技依托全球領(lǐng)先的 GPU 池化技術(shù)打造的趨動云VirtAI Cloud，為萬千企業(yè)和AI開發(fā)者帶來又便宜、又好用的AI算力池化云服務(wù)。
首先是便宜。趨動云VirtAI Cloud 運用全球領(lǐng)先的 OrionX GPU池化技術(shù)，實現(xiàn)GPU資源的高效管理和使用，顯著提升GPU利用率。同時支持多種GPU算力規(guī)格，精準滿足不同模型的算力需求，給用戶提供更多選擇。此外，靈活的按需付費模式可根據(jù)用戶實際使用小時數(shù)進行計費，避免包月包年模式的算力浪費，最終打造了趨動云VirtAI Cloud極具競爭力的價格，顯著降低用戶成本。
經(jīng)測算，完成相同精度的ResNet和Tacotron2模型訓(xùn)練，趨動云相較典型公有云的GPU算力，能為用戶節(jié)省60%~70%的成本。
其次是好用。在AI算法開發(fā)流程的數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)，針對用戶AI數(shù)據(jù)量大，采集、下載和上傳難等痛點，趨動云打造豐富的高質(zhì)量開放數(shù)據(jù)，用戶可直接“拎包入住”，同時提供強大的團隊協(xié)作能力，實現(xiàn)“一人上傳，團隊使用”。在環(huán)境搭建環(huán)節(jié)，對于AI開發(fā)所需的大量底層系統(tǒng)運維及開發(fā)、訓(xùn)練環(huán)境管理混亂痛點，趨動云提供豐富的預(yù)配置環(huán)境鏡像、免運維的平臺化服務(wù)，幫助用戶聚焦算法開發(fā)。對于算法研發(fā)環(huán)節(jié)的GPU算力閑置、成本浪費嚴重，團隊協(xié)作（代碼、數(shù)據(jù)、鏡像分享）困難等痛點，趨動云通過對JupyterLab、VSCode等主流開發(fā)環(huán)境的支持，以及高效團隊協(xié)作（代碼、數(shù)據(jù)、鏡像共享）能力，結(jié)合極具競爭力的GPU實例價格，兼顧高效率和低成本。
針對模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)的分布式訓(xùn)練配置難題和模型訓(xùn)練管理復(fù)雜、評估繁瑣、無法有效利用空閑時間等痛點，趨動云提供一鍵式、零門檻部署分布式訓(xùn)練，支持 TensorBoard實驗結(jié)果可視化，以簡化評估與分析，而平臺化、結(jié)構(gòu)化、流程化的算法研發(fā)管理，讓AI開發(fā)更加高效準確。
此外，為了讓用戶用好趨動云，趨動科技構(gòu)建了全球開發(fā)者和項目資源分享社區(qū)，通過豐富的算法資源、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、高效的交流社區(qū)和大量經(jīng)驗證的預(yù)訓(xùn)練模型，幫助AI開發(fā)者快速實現(xiàn)最佳實踐。
無論是個人開發(fā)者，還是企業(yè)、教育、科研機構(gòu)等團隊開發(fā)者，都能盡享趨動云VirtAI Cloud 的AI算力池化云服務(wù)。對于個人開發(fā)者，趨動云可節(jié)約算力使用成本；實現(xiàn)開發(fā)訓(xùn)練流程結(jié)構(gòu)化管理，大幅提高模型開發(fā)效率；使用社區(qū)資源快速開始工作，大幅縮減工作預(yù)熱實踐。對于團隊開發(fā)者，可以通過趨動云隨時、隨地接入算力；豐富的算力規(guī)格可滿足不同算法模型的研發(fā)和訓(xùn)練需求；支持數(shù)據(jù)，鏡像等生產(chǎn)資料的共享協(xié)作，提高團隊協(xié)作效率，減少資源浪費。
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