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深度學習大規模GPU訓練系統

深度學習大規模訓練系統由紫平方自主開發,支持多機器多GPU分布式深度學習模型訓練,支持千億級參數的模型,上億類別的大規模分類。行業領先的內存優化和通信優化技術,上百塊GPU聯合訓練,極大提升了公司訓練和迭代模型的速度

技術概要

基于強勁的 GPU 計算資源,在配置 CUDA 8.0 和 cuDNN5 的基礎上,搭載 Caffe、 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等多個主流深度學習框架,同時集成 Jupyter notebook 開發環境及 numpy、scipy、pandas、matplotlib、nltk、scikit-learn 等眾多數據科學工具包。用戶可在深度學習平臺上使用 GPU 或 CPU進行單機或分布式深度學習模型訓練與推斷,并可享受云計算彈性特性,按需進行橫向、縱向擴展。

Deep Learning on QingCloud 深度學習平臺

技術特性

全流程管理

集數據處理、模型訓練、預測、部署功能于一體,并提供公共數據集和業界模型,快速釋放數據價值

深度學習

支持 Tensorflow、Caffe、Torch 三大主流深度學習框架,并支持一機多卡、多機多卡模式的 GPU 分布式計算

性能強大

搭載萬兆網卡的大量 CPU/GPU 實體機以及針對分布式機器學習的加速算法,為 TB 級數據的模型訓練提供堅實基礎

算法全面

命令行操作模式符合高階客戶使用習慣,靈活敏捷;可視化操作模式通過拖拉拽的方式拼接算法組件實現業務邏輯,界面友好易使用