產品中心 - Data-O高性能數據系統框架

Data-O助力AI生產流程再加速

聚云科技、百度智能云、英特爾、基于多年的生產實踐共同研發了面向AI的高性能，高彈性存儲和計算框架—Data-O，全面提升AI產業生產，助力客戶快速完成數字化轉型和AI能力升級。

Data-O的三個關鍵使命：

Optimize Performance

優化性能，讓存儲性能不再是機器學習的瓶頸

Orchestration

數據編排，讓訓練數據高效利用

Ops，Data-Ops for AI

讓數據流程自動化，全球性混合云資源可安全調度利用

解決AI的產業痛點

1解決復雜的業務帶來復雜的訓練需求

多種多樣的業務需求

圖片、視頻、語音、NLP以及不同場景的業務需求

復雜的租戶和任務管理

不同任務、不同租戶的規范和高效管理

安全彈性的資源需求

數據有安全保障的彈性多云和混合云GPU資源

多種訓練框架

ptcaffe、Tersorflow x、pytorch x、caffe、caffe2、Mxnet 等

多機型

TiTAN X、TiTAN XP、TiTAN 2080ti、TiTAN V100、TiTAN 2018 ti、TiTAN V 等

多種模型

ResNext-110、ResNet-50、Inception- BN、KAGGLE 等

2數據資產的管理和價值利?要求

管理

數據是第一核心資產，數據資產安全高效彈性的使用數據，需要管理需要安全可衡量

使用

安全高效彈性的使用數據，需要管理需要安全可衡量真正的可信作為基準

運維

自動化是提升運維基礎，多云彈性自動化需要同構系統

數據規模與管理

AI模型生產效率

訓練流程化管理

安全彈性能力

數據規模與管理

涉及大量的非結構化數據，數據文件數量多，規模大，傳統存儲方案無法滿足要求。訓練數據集需要安全和高效管理，靈活快速調度。

3數據管理

DataOps增強數據管理在安全合規，快速敏捷，開放協同，自助服務，自動智能的要求

安全合規

快速敏捷

開放協同

自助服務

自動智能

技術架構

高性能AI存儲框架

軟硬一體化，基于多年AI框架、高性能存儲、新存儲介質的深度技術積累和豐富的生產實踐；優于傳統HPC存儲框架，更適合機器學習；完善的數據流程化管理存儲方案；高彈性，高性能的按需擴展能力。

成功案例

案例-百度BML

百度BML:

針對行業私有化場景，持續訓練和優化模型，業內人臉識別和檢測排名第一。在CNTV、深交所、浦發銀行等多個行業核心用戶落地。

業務訴求:

海量小文件AI訓練場景，隨機讀取，多租戶多框架讀寫混合，需要持續穩定保障GPU吞吐。

Data-O:

· 全閃架構支持持續高性能低延遲的高并發訪問要求; · 多框架適配和調度增強; · TCO降低60%以上。

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