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      • 业务挑战
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      业务挑战

      • 算力需求膨胀,急需算力升级
        算力需求膨胀,急需算力升级
        在人工智能、大数据技术飞速发展的当下,对算力的需求呈现出爆炸性增长的趋势。为应对这一挑战,算力中心必须具备快速响应的能力,并不断升级硬件与软件配置,以适应日益复杂的计算需求
      • 建设周期长,重复建设多
        建设周期长,重复建设多
        算力中心建设涉及高性能计算、网络通信等多个方面,每个环节都需要精心设计和实施,建设周期较长。国内存在多家芯片和大模型厂商,各家企业技术路径不同,技术迭代速度快,也导致了重复建设的现象
      • 应用复杂,资源调度难
        应用复杂,资源调度难
        高性能计算、云计算和虚拟化、大数据分析等一系列的应用场景都会带来非常复杂的工作负载,这背后需要强大的算力支持。算力网络在调度多样化计算任务的时候往往需要考虑不同的因素,这就进一步增加了调度算法的复杂性
      • 运营运维管理低效
        运营运维管理低效
        数据中心内网管、云管等多平台多品牌共存的现象日益普遍,构建以算力为核心的网络已成为趋势。然而,这也带来了统一运营管理的难题。同时,专业7 * 24小时团队化运营能力的缺失,进一步加大了管理难度

      解决方案场景

      • 医学影像分析
      • 病历质控
      • 智慧导诊
      • 多院区算力共享
      • AI大模型在医疗影像分析中发挥着重要作用。通过深度学习和计算机视觉技术,AI大模型能够自动识别和分析各类医学影像,如X光、CT、MRI等,辅助医生快速准确地诊断疾病。此外,AI大模型还能预测疾病进展、评估治疗效果,为临床决策提供有力支持。在医疗资源紧张的地区,AI大模型还有助于提高诊断效率,缓解医生的工作压力

      方案优势

      • 简单易用
        简单易用
        提供全面的一站式服务,涵盖数据处理、模型开发、模型训练及模型部署应用等关键环节。依托专业团队与先进技术,助力高效构建与优化模型,实现业务价值最大化
      • 大模型适用
        大模型适用
        提供预置的大模型镜像环境,内置丰富的工具集,专为专属大模型的训练而设计。集成高效的微调训练工具,轻松开展模型训练,实现大模型在特定领域的精准定制与应用
      • 安全可靠
        安全可靠
        构建全面的网络、平台和数据安全机制,确保系统的整体安全性。配备专业的内容审核工具,对信息进行严格把关,保障用户数据的隐私和安全,营造安全可靠的数字环境
      • 高并行高吞吐
        高并行高吞吐
        以高性能并行文件存储HPFS为核心,充分利用与ZOS和SFS之间的数据分层流动,与裸金属服务器、GPU和容器等计算产品无缝结合,为AI、超算、仿真和生信等业务提供高性能计算存储解决方案
      • 作业调度管理
        作业调度管理
        平台提供作业管理调度能力,根据作业的等待时长、申请资源数量、优先级等信息,对作业进行统一的编排,避免资源的冲突,保证用户作业公平合理地使用集群资源
      • 生态开放
        生态开放
        支持第三方大模型供应商引入,同时支持各类开源大模型的接入,实现资源共享、优势互补,共同推动大模型技术的发展与应用,实现共赢

      方案架构

      方案架构
      方案简介
      提供智算平台,包括GPU服务器以及并行文件系统: 1)GPU服务器提供IB网络,用于承载GPU计算相关的数据交换 2)GPU服务器提供25G以太网网卡,负责CPU计算的数据交换 3)GPU服务器提供100G以太或者200G IB网络,负责与并行文件系统进行数据交换 4)用户可以通过互联网、专线等连接方式访问GPU服务器
      架构优势
      AI构建
      天翼云智算平台是以AI算力平台的能力作为算力支撑,打通AI能力建设及开放流程
      降低门槛
      助力研发算法生产系统,降低AI算法落地门槛
      生态开放
      完善AI能力输出和平台管理能力的构建,统一标准和引入生态
      升级增效
      天翼云智算平台可提高用户整体系统AI数字化水平,降本增效
      感知提升
      助力客户感知提升,提高客户满意度
      赋能百业
      服务各业务专业人员,提升AI技术水平、服务能力和业务知名度
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