豐富的生態(tài) AI Gallery生態(tài)繁榮,沉淀行業(yè)資產(chǎn)10萬+; 匯聚主流開源大模型,高效連接云上昇騰算力。 豐富的應用場景,滿足海量訪問訴求 大模型 AIGC 自動駕駛 內(nèi)容審核 大模型 支持三方開源大模型,加速客戶大模型業(yè)務上線 構建大模型應用開發(fā)工具鏈,使能大模型開箱即用 構
支持在線推理、批量推理、邊緣推理多形態(tài)部署 穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡的模型訓練 穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡的模型訓練 支持萬節(jié)點計算集群管理 大規(guī)模分布式訓練能力,加速大模型研發(fā) 多應用場景全覆蓋,AI智能平臺助力業(yè)務成功 多應用場景全覆蓋,AI智能平臺助力業(yè)務成功 大模型 實現(xiàn)智能回答、聊天機器人、自動摘要、機器翻譯、文本分類等任務
具備自動駕駛工具鏈和汽車大模型能力,同時依托底層昇騰AI云服務高性能算力,幫助客戶構建生態(tài)開放、安全合規(guī)、高性價比的自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng) 面向車企、科技公司的全托管自動駕駛開發(fā)平臺,具備自動駕駛工具鏈和汽車大模型能力,同時依托底層昇騰AI云服務高性能算力,幫助客戶構建生態(tài)開放、安全合規(guī)、高性價比的自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)
EMS AI大模型推理應用爆發(fā)式增長,彈性內(nèi)存存儲EMS通過緩存歷史KV Cache,以存代算,提升推理吞吐量、節(jié)省AI推理算力資源、降低推理時延遲。 AI大模型推理應用爆發(fā)式增長,彈性內(nèi)存存儲EMS通過緩存歷史KV Cache,以存代算,提升推理吞吐量、節(jié)省AI推理算力資源、降低推理時延遲。
。 立即使用 幫助文檔 方案架構 方案架構 方案價值與亮點 國產(chǎn)算力 滿足科學研究訴求:提供澎湃昇騰算力+鯤鵬算力;且通過優(yōu)化加速,使昇騰算力在針對科學計算領域的運算上表現(xiàn)優(yōu)異。 豐富資產(chǎn) 集成豐富的AI4S領域模型、工作流、工具:面向科學計算領域的典型場景,提供針對6+領域(生
什么是盤古大模型 盤古CV大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤古CV大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應用 豐富多樣的AI訓練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè) 查看全部
的云原生AI算力集群,提供一站式開通、網(wǎng)絡互聯(lián)、高性能存儲、集群管理等能力,滿足AI高性能計算等場景需求。目前其已在大模型訓練推理、自動駕駛、AIGC、內(nèi)容審核等領域廣泛得到應用 基于軟硬件深度結合、垂直優(yōu)化,構建開放兼容、極致性價比、長穩(wěn)可靠、超大規(guī)模的云原生AI算力集群,提供
提供一站式AI大模型開發(fā)平臺和工程工具鏈,使能數(shù)據(jù)、模型和應用一站式開發(fā) 堅實算力底座 計算、存儲、網(wǎng)絡、安全、運維協(xié)同,打造AI-Native云基礎設施 支持通用算力和AI算力融合,實現(xiàn)多樣性算力調(diào)度 了解詳情 AI可信數(shù)據(jù)空間 供得出 支持25+主流大模型數(shù)據(jù)加工需求 100+自研AI算子,標注效率10倍提升
重磅發(fā)布 重磅發(fā)布 CloudMatrix384 適合大模型應用的算力服務 了解更多 盤古大模型5.5 五大基礎模型全面升級 了解更多 CloudMatrix384 適合大模型應用的算力服務 了解更多 盤古大模型5.5 五大基礎模型全面升級 了解更多 篩選 全部 彈性內(nèi)存存儲 對象存儲
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會動員能力的算法推薦服務提供者應當在提供服務之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案系統(tǒng)填報服務提供者的名稱、服務形式、應用領域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關鍵要素的經(jīng)驗積累,構建了大模型三個方面的差異化競爭力,盤古大模型AI專業(yè)服務覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓練,再到應用工程及模型運維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
、自助查詢、運營服務的統(tǒng)一管理模式、實現(xiàn)線上線下流程統(tǒng)一化、全面提高運營服務效率,助力算力中心業(yè)務穩(wěn)步高效推進。商品特點3大能力控制臺:用戶控制臺、運營控制臺、系統(tǒng)控制臺。平臺自研,貼近實戰(zhàn):算力運營平臺系統(tǒng)與廣州市人工智能算力中心緊密結合,貼近實戰(zhàn)持續(xù)迭代優(yōu)化,更切合運營的實際需求 。多云納廣,
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構建企業(yè)級AI應用;團隊擁有成熟的軟件工程技術和管理能力。6. 大模型使用的技術支持,用戶使用大模型平臺,解答用戶使用過程遇到的問題;大模型與應用對接集成,以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。具備自研的行業(yè)模型能力,主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企
天銀算力平臺是一款支持云端部署、AI訓練、經(jīng)驗繼承的一站式可視化大數(shù)據(jù)智能分析、AI建模SaaS軟件平臺。1. 集群管理(1) 系統(tǒng)監(jiān)控① 資源監(jiān)控:集群資源總量,利用率等,CPU/內(nèi)存/網(wǎng)絡等使用情況。② 節(jié)點狀態(tài)監(jiān)控:集群主機節(jié)點數(shù)量、在離線狀態(tài),日志事件報告,單節(jié)點資源狀態(tài)等。(2)
公司集成了世界領先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺,提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設計、訓練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術支持、性能監(jiān)控、擴展性設計、定制服務到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術研發(fā)和產(chǎn)
數(shù)據(jù)質量。4. 模型訓練:?設計調(diào)優(yōu)方案,實施模型訓練,并進行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應用工程:?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應用對接服務。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力,實現(xiàn)大模型與應用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技
致力于為有高算力需求的用戶提供一站式算力運營解決方案。基于公有云環(huán)境的靈活部署及交付,通過HPC on Cloud,幫助客戶提升業(yè)務運算效率,降低成本,加快創(chuàng)新和市場響應速度。FastOne專業(yè)計算平臺面向創(chuàng)新型企業(yè)迅速增長的專業(yè)計算需求,以Serverless Compiler和Application
全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 盤古NLP大模型功能介紹 智慧教育助手
ModelArts支持本地準備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS,從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。
求不計費。 公司業(yè)務對GPU強依賴,而昂貴的GPU算力成為制約業(yè)務發(fā)展的瓶頸。急需解決算力成本問題 華為云支持多函數(shù)實例共享顯卡,會根據(jù)選擇的顯存大小進行算力和顯存隔離,vGPU可細粒度靈活組合(1/20 GPU分片),毫秒粒度計費。提升GPU硬件資源的利用率并降低成本。 繪圖應
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。
源,包括高性能算力,高速存儲和網(wǎng)絡帶寬等基礎設施,即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎大設施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。 從過去的經(jīng)典AI,到今天人人談論的大模型,自動駕駛,我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級的爆發(fā)增長,對存儲基礎設施也帶來全新的挑戰(zhàn)。 1、高吞吐的數(shù)據(jù)訪問挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用
文檔 柔性算力隨心配 基于用戶業(yè)務負載動態(tài)和內(nèi)存峰值畫像,動態(tài)推薦規(guī)格,減少算力浪費,提升資源利用率 一直加速一直快 首創(chuàng)大模型加持,智能全域調(diào)度;X-Turbo加速,常見應用性能最高可達業(yè)界同規(guī)格6倍 越用越省降本多 按照算力規(guī)格變化,精準計算用量,按需靈活計費,搭配智能推介,始終確保成本更優(yōu)
免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡中心 免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡中心 “云蝠智能”企業(yè)提供AI客戶聯(lián)絡中心,包含智能語音電話機器人、智能語音呼叫、短信分發(fā)及企業(yè)微信SCRM的業(yè)務體系。通過提供AI會員回訪、通知、精準營銷的系統(tǒng)進行產(chǎn)品服務和賦能。 “云蝠智能”企
EulerOS,在千萬量級核數(shù)規(guī)模下,對 CPU、內(nèi)存資源規(guī)格進行不停機調(diào)整,無中斷算力升級 一直加速一直快 一直加速一直快 大模型底層智能調(diào)度:首創(chuàng)大模型QoS保障,智能全域調(diào)度,算力分配長穩(wěn)態(tài)運行,一直加速一直快 業(yè)務應用智能加速:業(yè)界首個X86業(yè)務應用智能加速,覆蓋網(wǎng)絡應用、數(shù)據(jù)庫、虛擬桌面、分析索引、微服
用戶申請賬號并上傳相關授權,拍攝訓練所需音視頻素材,上傳進行模型訓練,生成自定義形象和聲音。選擇背景、聲音、模特等內(nèi)容,基于文本或語音智能驅動,實現(xiàn)視頻制作、視頻直播、智能交互等能力。 華為云盤古數(shù)字人大模型,賦能千行百業(yè)數(shù)字化營銷新模式 MetaStudio服務依托華為云基礎設施、海量算力(CPU/GPU/NPU
ai大模型算力
應用場景
近年來,AI快速發(fā)展并應用到很多領域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎設施資源,包括高性能算力,高速存儲和網(wǎng)絡帶寬等基礎設施,即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎大設施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。
從過去的經(jīng)典AI,到今天人人談論的大模型,自動駕駛,我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級的爆發(fā)增長,對存儲基礎設施也帶來全新的挑戰(zhàn)。
- 高吞吐的數(shù)據(jù)訪問挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來越多,底層存儲的 IO 已經(jīng)跟不上計算能力,企業(yè)希望存儲系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問能力,充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計算性能,包括訓練數(shù)據(jù)的讀取,以及為了容錯做的檢查點(以下簡稱Checkpoint)保存和加載。訓練數(shù)據(jù)的讀取要盡量讀得快,減少計算對 I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓練中斷的時間。
- 文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問:由于 AI 架構需要使用到大規(guī)模的計算集群(GPU/NPU服務器),集群中的服務器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務器上訪問數(shù)據(jù)的一致性,減少不同服務器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開源深度學習框架PyTorch為例,PyTorch默認會通過文件接口訪問數(shù)據(jù),AI算法開發(fā)人員也習慣使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存儲訪問方式。
方案架構
針對AI訓練場景中面臨的問題,華為云提供了基于 對象存儲 服務 OBS +高性能文件服務 SFS Turbo的AI云存儲解決方案,如圖所示,華為云高性能文件服務SFS Turbo HPC型支持和OBS數(shù)據(jù)聯(lián)動,您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來加速對OBS對象存儲中的數(shù)據(jù)訪問,并將生成的結果數(shù)據(jù)異步持久化到OBS對象存儲中長期低成本保存。
方案優(yōu)勢
華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下表所示。
|
序號 |
主要優(yōu)勢 |
詳細描述 |
|---|---|---|
|
1 |
存算分離,資源利用率高 |
GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲解耦,各自按需擴容,資源利用率提升。 |
|
2 |
SFS Turbo高性能,加速訓練過程 |
|
|
3 |
數(shù)據(jù)導入導出異步化,不占用訓練任務時長,無需部署外部遷移工具 |
|
|
4 |
冷熱數(shù)據(jù)自動流動,降低存儲成本 |
|
|
5 |
多 AI開發(fā)平臺 、生態(tài)兼容 |
pytorch、mindspore等主流AI應用框架,kubernetes容器引擎、算法開發(fā)場景通過文件語義訪問共享數(shù)據(jù),無需適配開發(fā)。 |
ai大模型算力常見問題
更多常見問題 >>-
盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。
-
算力共享是利用算力協(xié)同融合,充分利用目標識別攝像機,將算力共享給其他支持目標抓拍的攝像機,從而以更經(jīng)濟的方式實現(xiàn)全通道目標識別,NVR800支持掛載的所有攝像機同時開啟目標識別。
-
模型轉換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將其轉換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
-
本次Serverless應用中心上線文生圖應用,用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識、安裝復雜的依賴,通過華為云Serverless應用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應用,體驗 “0” 構建門檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。
-
華為云Serverless技術極大的優(yōu)化了AI應用開發(fā)過程,一鍵部署AI應用、提升開發(fā)團隊工作效率。讓AI團隊可以更關注業(yè)務實現(xiàn),而無需關注底層技術細節(jié)。
-
華為云IaaS服務系列課程之計算服務。 通過當前市場上計算產(chǎn)品構成:通用計算、異構計算、專屬計算三種產(chǎn)品構成了解華為云計算服務的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。
更多相關專題
增值電信業(yè)務經(jīng)營許可證:B1.B2-20200593 | 域名注冊服務機構許可:黔D3-20230001 | 代理域名注冊服務機構:新網(wǎng)、西數(shù)

