人工智能GPU资源管理平台

加速AI普及,以10倍速度扩大AI的效益,为AI开发人员和IT管理员提供最佳的自助服务平台,满足机器学习开发过程中的各式需求,在AI项目中提供所有可能的工具和工作流程指引。

人工智能GPU资源管理平台


“支持企业自建地端与跨云AI基础设施按需使用GPU和CPU资源自助服务,一分钟取得容器与AI开发工具连结,快速进入AI模型开发阶段”

结合科技前沿的教学、学习资源、集成人工智能学习、模型和应用

结合人工智能的实训案例与实训数据

支持微服务应用/边缘计算插件组

私有云及公有云的混合架构,提供强大的算力支持

平台优势-人工智能科学发展的加速器


“降低人工智能进入的门槛  缩短人工智能学习的过程  提高人工智能训练的效率”

高效资源管理

优化GPU使用率

结合科技前沿的教学、学习资源、集成人工智能学习、模型和应用。

动态资源分配

平台能够根据项目需求动态分配计算资源,确保各项目能及时获取所需资源。

加速开发周期

简化环境部署

人工智能GPU资源管理平台的100%透明部署过程大幅减少了环境配置和部署的时间,从数周缩短到几分钟。

一站式开发流程

从数据准备到模型训练、测试、部署,人工智能GPU资源管理平台提供一站式服务,减少了项目管理的复杂性。

提高项目透明度和可追溯性

清晰地仪表盘

通过直观的用户界面和仪表盘,项目管理者可以轻松追踪项目进度和资源使用情况。

详细的记录与报告

人工智能GPU资源管理平台提供详细的日志和报告,帮助团队分析项目的效率和成本。

改善团队协作

促进团队沟通

通过共享工具和平台,团队成员可以更容易地合作和沟通。

统一的工作环境

所有团队成员使用统一的平台,减少了因环境差异带来的问题。

持续优化和支持

迭代改进

人工智能GPU资源管理平台允许团队基于实时反馈快速迭代模型,加速改进。

专业支持

平台提供专业的技术支持,帮助解决开发过程中的技术难题。

成本效益

降低硬件成本

通过优化资源利用,减少了额外硬件投资的需求。

减少人力投入

自动化和简化的流程减少了对专业人员的依赖,降低人力成本。

提高生产效率

快速迭代和部署缩短了产品上市时间,提高了市场竞争力。

行业成功案例


金融服务

医疗健康

半导体IC设计

科研教育

金融服务

人工智能GPU资源管理平台提供MLOps服务赋予将AI嵌入金控集团现有的各类金融数据、客户管理、文字语音识别等系统中,让系统内建AI能力,大幅提升AI落地能力。

医疗健康

当代佛教四大团体之一的旗下的医疗机构,以由团体四大志业慈善、医疗、教育与人文为宗旨所设立、分支出的法人、企业及团体。为发展人工智能于医疗上的应用,该团体旗下的高校与医院引进NVIDIA DGX A100 GPU服务器强化AI基础设施及运算能力。

半导体IC设计

半导体光电公司采用人工智能GPU资源管理平台一体机提供的丰富Web可视化图像接口,让管理者可清楚得知有哪些人正在使用哪些资源、使用效率、使用时间、资源利用率,透过监控功能直接呈现CPU、内存、网络、GPU、GPU温度等组件的实时状态。

科研教育

人工智能GPU资源管理平台具备完善Web接口,供自助式申请与运用AI资源服务,并整合全校教职员生身份验证机制,能将资源使用权利直接交予使用者,快速产生开发环境,快速展开日常例行性AI训练操作。

新闻动态


金融会计领域是这几年来受到数位化、云端化和人工智慧影响最巨大的行业之一。随着数位化的工具改变了会计资讯的流动,金融从业人员和审计人员的工作模式也有了极大改变。使用资料科学的工具和人工智慧能够大幅降低审计时的人为错误,也能将沟通失误所产生的认知差异降到最低。

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NVIDIA宣布携手Broad Institute(由麻省理工学院及哈佛大学共同成立的学术机构 ),为 Terra 云端平台提供人工智慧和加速工具,这会加快海量医疗资料的分析速度。Terra 云端平台是一个学术研究平台,使用者超过25,000名,用户包括学术界的生物医学研究人员、新创公司及大型制药公司。此次合作结合了AI与生物医学两大领域,相信将会为研究带来重大突破。

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近日史丹佛大学导入 NVIDIA Clara,已经能将原本甚至需要几周的定序过程,缩短到几小时,不但提升临床效率和医院实力,也能加速挽救生命。

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从智能手机的语音助手到家庭中的智能设备,再到工作场所的自动化流程,AI正以各种形式出现在我们的生活中。在这篇文章中,我们将探讨AI如何影响我们的日常生活,并以Microsoft为例,看看这些科技巨头是如何推动AI技术的普及和应用。

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