La solution d'accélération IA d'Alibaba comprend la suite IA native du cloud, la couche de planification des tâches IA, la couche d'accélération des données IA, la couche du moteur d'accélération du calcul IA, la couche de planification des ressources et la couche des ressources de calcul. Chaque couche offre des solutions d'accélération spécifiques en fonction des caractéristiques des applications IA dans différents scénarios. Suite IA native du cloud : simplifie les opérations grâce aux services et composants sous-jacents, surveille l'utilisation des ressources GPU et collecte et analyse les journaux des tâches IA. Vous pouvez utiliser des lignes de commande pour soumettre des tâches d'IA et consulter la planification de l'entraînement des modèles.
Planification des tâches d'IA : Planifiez les tâches d'IA pour accélérer l'entraînement des modèles, augmenter l'utilisation du GPU et réduire les coûts.
AIACC : Tirez parti des frameworks d'apprentissage profond tels que Tensoflow, PyTorch, MXNet et Caffe pour catégoriser les images et réaliser la reconnaissance d'images, la prédiction du taux de clics, la programmation neurolinguistique, la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale, etc.
Accélération des données : Adoptez une architecture avec des ressources de stockage et de calcul séparées, les données étant stockées sur différents appareils (sur site) et l'entraînement des modèles exécuté sur Alibaba Cloud. Les données sont stockées dans de petits fichiers et pré-traitées avant l'entraînement du modèle afin d'améliorer l'efficacité de la transmission et de l'entraînement. Planification des ressources : Augmentez l'utilisation du GPU et réduisez les coûts en partageant les ressources GPU entre plusieurs tâches d'IA et en exécutant une seule tâche d'IA sur plusieurs GPU pour l'entraînement distribué des modèles. Ressources de calcul - GPU : Gérez et planifiez la mémoire et la puissance de calcul du GPU sous forme de conteneurs avec cGPU afin d'accélérer l'entraînement et l'inférence de l'IA.