AI算力池化與動態(tài)資源調(diào)度軟件需求說明VIP

AI算力池化與動態(tài)資源調(diào)度軟件需求說明1、貨物清單明細序號貨物名稱（標(biāo)的名稱）數(shù)量單位1模型管理軟件1套2監(jiān)控運維軟件1套3資源管理軟件1套4統(tǒng)一管理軟件1套5數(shù)據(jù)管理軟件1套6智能調(diào)度軟件1套7GPU池化軟件58節(jié)點8作業(yè)管理軟件1套9用戶管理軟件1套2、技術(shù)要求序號貨物名稱技術(shù)要求1模型管理軟件1.1預(yù)置模型：為滿足不同用戶在各類場景下的多樣化需求，提供至少20個預(yù)置模型，涵蓋圖像類與自然語言類。圖像類預(yù)置模型（不少于10個）?圖像分類模型：能夠?qū)Ω鞣N類型的圖像進行快速準(zhǔn)確的分類，涵蓋人物、動物、植物、風(fēng)景、建筑、交通工具等多個常見類別。無論是識別照片中的花卉品種，還是區(qū)分不同風(fēng)格的建筑，該模型都能展現(xiàn)出卓越的性能。?目標(biāo)檢測模型：專注于在復(fù)雜圖像背景中精準(zhǔn)定位和識別特定目標(biāo)物體。例如，在安防監(jiān)控領(lǐng)域，可準(zhǔn)確檢測出人員、車輛等目標(biāo)的位置；在工業(yè)質(zhì)檢中，能快速發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品表面的缺陷或瑕疵。?語義分割模型：可將圖像中的每個像素都分配到對應(yīng)的語義類別中，實現(xiàn)對圖像內(nèi)容的精細理解。在醫(yī)學(xué)影像分析中，有助于醫(yī)生準(zhǔn)確識別病變區(qū)域；在城市規(guī)劃中，可用于對城市土地利用類型的劃分。?圖像生成模型：基于給定的條件或隨機噪聲，生成具有高度逼真度和多樣性的圖像。在藝術(shù)創(chuàng)作、廣告設(shè)計等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值，能夠為用戶提供豐富的創(chuàng)意靈感和素材。?圖像超分辨率模型：通過先進的算法技術(shù)，將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像，顯著提升圖像的清晰度和細節(jié)表現(xiàn)力。在安防監(jiān)控、衛(wèi)星遙感等領(lǐng)域，可幫助用戶獲取更清晰的圖像信息。?圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換模型：能夠?qū)⒁环N風(fēng)格的圖像轉(zhuǎn)換為另一種風(fēng)格，如將普通照片轉(zhuǎn)換為梵高風(fēng)格的畫作。這一模型在藝術(shù)創(chuàng)作、文化傳承等方面具有獨特的應(yīng)用優(yōu)勢。?圖像修復(fù)模型：針對受損、殘缺或模糊的圖像，利用先進的修復(fù)算法進行自動修復(fù)和還原，恢復(fù)圖像的原始面貌。在文物保護、老照片修復(fù)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。?3D圖像重建模型：從二維圖像或多視角圖像數(shù)據(jù)中重建出三維模型，為虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、建筑設(shè)計等領(lǐng)域提供強大的支持。例如，在建筑設(shè)計中，可根據(jù)建筑圖紙和照片快速生成逼真的三維建筑模型。?圖像檢索模型：通過提取圖像的特征信息，實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的圖像檢索功能。用戶可以通過上傳一張圖片，在海量圖像庫中找到與之相似的圖像，廣泛應(yīng)用于圖像搜索引擎、版權(quán)保護等領(lǐng)域。?醫(yī)學(xué)圖像分析模型：專門針對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像數(shù)據(jù)，如X光、CT、MRI等，進行疾病診斷、病變檢測和分析。輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確地判斷病情，提高醫(yī)療診斷的效率和準(zhǔn)確性。?遙感圖像分析模型：用于處理和分析遙感衛(wèi)星獲取的圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對地球表面資源、環(huán)境、災(zāi)害等的監(jiān)測和評估。在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利、氣象等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。自然語言類預(yù)置模型（不少于10個）?文本分類模型：能夠?qū)Ω鞣N類型的文本進行自動分類，如新聞報道、社交媒體評論、學(xué)術(shù)論文等?？砂凑罩黝}、情感傾向、領(lǐng)域等多個維度進行分類，幫助用戶快速篩選和整理大量文本信息。?情感分析模型：深入分析文本中的情感色彩，判斷其是積極、消極還是中性。在社交媒體監(jiān)測、市場調(diào)研、客戶服務(wù)等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值，能夠幫助企業(yè)了解用戶的情緒和需求。?命名實體識別模型：從文本中準(zhǔn)確識別出各類命名實體，如人名、地名、組織機構(gòu)名、日期、時間等。在信息檢索、知識圖譜構(gòu)建等領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用，為用戶提供更精準(zhǔn)的信息提取和分析服務(wù)。?關(guān)鍵詞提取模型：自動從文本中提取出最具代表性和重要性的關(guān)鍵詞，幫助用戶快速了解文本的核心內(nèi)容和主題。在搜索引擎優(yōu)化、文本摘要生成等方面具有重要應(yīng)用。?文本摘要生成模型：根據(jù)給定的文本，自動生成簡潔明了的摘要，保留文本的核心信息和關(guān)鍵觀點。在新聞報道、學(xué)術(shù)論文處理等領(lǐng)域，能夠幫助用戶快速獲取文本的要點，提高信息獲取的效率。?機器翻譯模型：實現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯，支持多種語言對的互譯。無論是日常交流、商務(wù)合作還是學(xué)術(shù)研究，都能為用戶提供便捷、高效的翻譯服務(wù)。?問答系統(tǒng)模型：能夠理解用戶提出的自然語言問題，并根據(jù)知識庫或相關(guān)數(shù)據(jù)源提供準(zhǔn)確的答案。在智能客服、在線教育、智能助手等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，為用戶提供便捷的信息查詢和解答服務(wù)。?對話生成模型：模擬人類對話的方式，根據(jù)用戶輸入的文本生成自然流暢、符合語境的回復(fù)。在聊天機器人、智能客服等應(yīng)用場景中，為用戶提供更加智能、友好的交互體驗。?文本生成模型：根據(jù)給定的提示或主題，自動生成自然語言文本，如新聞報道、故事創(chuàng)作、詩歌寫作等。在內(nèi)容創(chuàng)作、廣告營銷等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值，能夠幫助用戶快速生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容。?語義角色標(biāo)注模型：分析文本中各個詞語的語義角色，如主語、謂語、賓語、修飾語等，深入理解文本的語義結(jié)構(gòu)和含義。在自然語言處理的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開發(fā)中具有重要作用，為其他任務(wù)提供更準(zhǔn)確的語義信息支持。?語言模型微調(diào)模型：基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型，針對特定領(lǐng)域或任務(wù)進行微調(diào)優(yōu)化，以提高模型在特定場景下的性能和效果。在醫(yī)療、法律、金融等專業(yè)領(lǐng)域，能夠為用戶提供更加專業(yè)、精準(zhǔn)的語言處理服務(wù)。1.2模型版本管理與維護：支持，包括包括模型大小、創(chuàng)建時間、模型描述、參數(shù)信息和模型來源等信息維護。1.3模型自動評估：提供至少4種指標(biāo)自動化評估方式，包括評估指標(biāo)如準(zhǔn)確度（ACC）、F1評分、精確度（Precision）、召回率（Recall）。1.4模型共享：支持模型在不同租戶和用戶之間實現(xiàn)共享，以滿足多樣化的業(yè)務(wù)需求和提升資源利用效率。多租戶環(huán)境下的共享機制?租戶級別的共享策略：在多租戶架構(gòu)中，系統(tǒng)為每個租戶提供了獨立的運行空間和數(shù)據(jù)隔離機制，同時允許管理員根據(jù)租戶的業(yè)務(wù)需求和權(quán)限設(shè)置，靈活配置模型的共享策略。例如，對于一些通用的基礎(chǔ)模型，如文本分類模型、圖像識別基礎(chǔ)模型等，管理員可以選擇將其設(shè)置為跨租戶共享模式，使得不同租戶的用戶都能夠使用這些模型進行相應(yīng)的任務(wù)處理，從而提高模型的利用率，降低各租戶的使用成本。?細粒度的訪問控制：為了確保數(shù)據(jù)安全和隱私，系統(tǒng)在實現(xiàn)模型共享的過程中，引入了細粒度的訪問控制機制。即使模型在不同租戶之間共享，每個租戶仍然可以對其內(nèi)部用戶的訪問權(quán)限進行精確控制。例如，租戶A的管理員可以根據(jù)用戶角色和業(yè)務(wù)需求，為部分用戶授予對特定共享模型的只讀權(quán)限，而另一些用戶則可能被賦予讀寫權(quán)限，以便他們能夠根據(jù)實際業(yè)務(wù)情況對模型進行微調(diào)或優(yōu)化。這種細粒度的訪問控制機制有效地保障了各租戶的數(shù)據(jù)安全性和業(yè)務(wù)獨立性。用戶層面的共享功能實現(xiàn)?用戶間的模型共享協(xié)作：除了租戶級別的共享，系統(tǒng)還支持用戶之間的模型共享與協(xié)作。在一個租戶內(nèi)部，不同用戶可能具有不同的專業(yè)背景和技能水平，通過模型共享功能，經(jīng)驗豐富的用戶可以將自己創(chuàng)建或優(yōu)化好的模型分享給其他同事，促進團隊成員之間的知識交流和技術(shù)協(xié)作。例如，在一個數(shù)據(jù)分析團隊中，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以將其訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型共享給其他分析師，使得他們能夠利用該模型進行更深入的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作，提高整個團隊的工作效率。?個性化的共享設(shè)置：為了滿足用戶在不同場景下的個性化需求，系統(tǒng)提供了豐富的共享設(shè)置選項。用戶可以根據(jù)自己的意愿選擇共享模型的范圍、權(quán)限和使用期限等。例如，用戶A可以將自己創(chuàng)建的一個特定領(lǐng)域的預(yù)測模型共享給用戶B，并設(shè)置該模型僅在一個月內(nèi)可供用戶B使用，且用戶B只能進行查詢操作，不能對模型進行修改和刪除。這種個性化的共享設(shè)置方式為用戶提供了更大的靈活性和控制權(quán)，使得模型共享更加符合實際業(yè)務(wù)需求。共享過程中的安全保障與性能優(yōu)化?數(shù)據(jù)加密與隱私保護：在模型共享過程中，系統(tǒng)采用了先進的數(shù)據(jù)加密技術(shù)，對模型的參數(shù)、權(quán)重等關(guān)鍵信息進行加密處理，確保模型在傳輸和共享過程中的數(shù)據(jù)安全性。同時，結(jié)合嚴格的隱私保護策略，防止模型在使用過程中泄露敏感信息。例如，在跨租戶共享模型時，系統(tǒng)會對模型的數(shù)據(jù)進行加密傳輸，并在接收端進行解密和驗證，只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能訪問和使用模型，有效保障了各租戶的數(shù)據(jù)隱私。?性能優(yōu)化與資源管理：為了確保模型在不同租戶和用戶之間共享時的性能穩(wěn)定性和高效性，系統(tǒng)進行了深度的性能優(yōu)化和資源管理。通過智能的資源調(diào)度算法，根據(jù)模型的復(fù)雜度、用戶的使用頻率以及系統(tǒng)的負載情況，動態(tài)分配計算資源和存儲資源，避免因資源共享導(dǎo)致的性能瓶頸。例如，當(dāng)多個用戶同時請求使用同一個共享模型時，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的優(yōu)先級和當(dāng)前系統(tǒng)資源狀況，合理分配計算資源，確保每個用戶都能夠獲得及時、高效的模型服務(wù)。1.5模型資源彈性擴縮容：支持。1.6模型周期管理：提供模型的各個生命周期階段，為用戶提供模型的創(chuàng)建、刪除、修改和查詢界面，以及在線服務(wù)能力的新增、刪除、伸縮等操作的界面。1.7模型一鍵部署：支持。1.8NPU設(shè)備上進行Pytorch模型推理的資源占用率：不低于95%。1.9NPU設(shè)備上進行Tensorflow模型推理的資源占用率：不低于95%。具體而言，在整個推理過程中，NPU設(shè)備的各類關(guān)鍵資源，包括但不限于計算單元、緩存、內(nèi)存帶寬等，都應(yīng)被充分調(diào)動和利用起來，使得這些資源的實際占用情況穩(wěn)定且持續(xù)地維持在一個較高的比例區(qū)間，即不低于整體可用資源的95%。這意味著在進行Pytorch模型推理時，NPU設(shè)備需要以接近滿負荷的高效運行狀態(tài)來處理模型相關(guān)的計算任務(wù)，充分利用其硬件性能優(yōu)勢，以實現(xiàn)快速且準(zhǔn)確的推理結(jié)果輸出，同時最大程度地發(fā)揮NPU設(shè)備在深度學(xué)習(xí)模型推理方面的效能，減少因資源閑置而可能導(dǎo)致的性能損耗和時間浪費。2監(jiān)控運維軟件2.1預(yù)置模型的的測試工具和評測結(jié)果。2.2總體資源統(tǒng)計：支持集群算力的使用量和可用量的統(tǒng)計。2.3作業(yè)的資源使用情況統(tǒng)計：支持設(shè)定統(tǒng)計周期，對用戶的作業(yè)的GPU使用情況進行統(tǒng)計。2.4用戶資源自動釋放策略：管理員可設(shè)定用戶資源使用率閾值與統(tǒng)計周期，當(dāng)前用戶的資源利用率在統(tǒng)計周期內(nèi)低于閾值，該用戶資源將被自動掛起并釋放資。2.5單AI作業(yè)資源：支持作業(yè)資源使用率的統(tǒng)計和收集。具體而言，對于計算資源，如CPU核心的使用率，系統(tǒng)能夠以精細的時間粒度進行監(jiān)測和記錄，精確統(tǒng)計出每個作業(yè)在不同時間段內(nèi)占用CPU核心的比例，以及多個作業(yè)并發(fā)運行時CPU資源的分配和消耗情況。對于內(nèi)存資源，系統(tǒng)可以詳細追蹤每個作業(yè)在運行過程中對內(nèi)存的占用量變化，包括初始內(nèi)存分配、內(nèi)存增長以及最終的釋放情況，從而全面了解作業(yè)對內(nèi)存資源的使用效率。除了計算和內(nèi)存資源，系統(tǒng)還能對存儲資源的使用率進行有效的統(tǒng)計和收集。它可以實時監(jiān)控作業(yè)在讀寫數(shù)據(jù)過程中對磁盤I/O的占用情況，記錄數(shù)據(jù)的讀寫速度、讀寫量以及磁盤尋道時間等信息，以此評估作業(yè)對存儲資源的依賴程度和使用效率。同時，對于網(wǎng)絡(luò)資源，系統(tǒng)能夠監(jiān)測作業(yè)在數(shù)據(jù)傳輸過程中的網(wǎng)絡(luò)帶寬占用情況，包括上傳和下載的速度、數(shù)據(jù)流量大小等，以便分析作業(yè)在網(wǎng)絡(luò)通信方面的資源消耗情況。在統(tǒng)計和收集作業(yè)資源使用率的過程中，系統(tǒng)采用了先進的技術(shù)手段和算法，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實時性。通過對大量作業(yè)運行數(shù)據(jù)的持續(xù)收集和分析，不僅可以為系統(tǒng)管理員提供詳細的資源使用報告，幫助他們了解系統(tǒng)的整體運行狀況和資源分配情況，還能為作業(yè)調(diào)度和優(yōu)化提供有力的數(shù)據(jù)支持。例如，根據(jù)作業(yè)資源使用率的統(tǒng)計結(jié)果，系統(tǒng)可以自動調(diào)整作業(yè)的優(yōu)先級和資源分配策略，以提高系統(tǒng)資源的利用率和作業(yè)的執(zhí)行效率。2.6資源節(jié)點性能監(jiān)控：支持節(jié)點維度的監(jiān)控，包括CPU、memory、GPU算力和顯存、網(wǎng)絡(luò)、磁盤I/O等性能的監(jiān)控和收集。2.7運行穩(wěn)定性：不低于99%。2.8支持最大并發(fā)任務(wù)數(shù)：不低于200。2.9頁面響應(yīng)時間：不高于1s。2.10租戶安全隔離：支持。2.11租戶算力時消耗達到預(yù)警閾值時，對租戶管理員郵件告警。2.12用戶配額達到上限閾值時，對用戶郵件告警。2.13系統(tǒng)高級資源如GPU耗盡時，對系統(tǒng)管理員進行郵件告警。2.14針對容器作業(yè)使用的高級資源如GPU,如資源周期使用率低于閾值，對作業(yè)進行自動告警并關(guān)停。3資源管理軟件3.1國產(chǎn)異構(gòu)芯片兼容：支持包含華為昇騰在內(nèi)的不少于三種國產(chǎn)異構(gòu)加速卡的管理與任務(wù)調(diào)度。3.2模型訓(xùn)練與預(yù)測：支持至少五種CPU、GPU、NPU等異構(gòu)AI計算芯片的模型訓(xùn)練與預(yù)測。3.3專有資源池管理：支持提供專屬和共享資源池，實現(xiàn)異構(gòu)資源的池化管理，能夠高效地實現(xiàn)異構(gòu)資源的池化管理，滿足不同用戶在多樣化場景下的復(fù)雜需求。專屬資源池?定制化資源分配：專屬資源池是為特定用戶、項目或業(yè)務(wù)單元量身定制的獨立資源集合。根據(jù)用戶的特定需求和業(yè)務(wù)特點，系統(tǒng)可以為其分配專屬的計算資源（如特定型號的CPU、GPU等）、存儲資源（如大容量的高速硬盤、固態(tài)硬盤陣列等）以及網(wǎng)絡(luò)資源（如獨立的網(wǎng)絡(luò)帶寬、專用的IP地址段等）。這種定制化的資源分配方式確保了用戶在運行關(guān)鍵業(yè)務(wù)或?qū)Y源有特殊要求的任務(wù)時，能夠獲得穩(wěn)定、可靠的資源保障，不受其他用戶或業(yè)務(wù)的干擾。?安全隔離保障：專屬資源池在物理和邏輯層面都實現(xiàn)了嚴格的安全隔離。從物理層面來看，通過獨立的硬件設(shè)備或服務(wù)器集群來構(gòu)建專屬資源池，確保不同用戶的資源在硬件層面上相互獨立，避免因硬件故障或其他用戶的操作失誤而影響到自身業(yè)務(wù)的正常運行。在邏輯層面，采用先進的訪問控制技術(shù)和安全策略，對專屬資源池的訪問進行嚴格的身份認證和授權(quán)管理，只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能訪問和使用專屬資源池中的資源，從而有效保障了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。?性能優(yōu)化與定制服務(wù)：針對專屬資源池的特點和用戶需求，系統(tǒng)可以進行深度的性能優(yōu)化和定制化服務(wù)。例如，根據(jù)用戶業(yè)務(wù)的特點和負載模式，對資源池中的硬件設(shè)備進行針對性的配置和調(diào)優(yōu)，以提高系統(tǒng)的整體性能和響應(yīng)速度。同時，還可以為用戶提供定制化的軟件環(huán)境和工具集，滿足用戶在特定領(lǐng)域的專業(yè)需求，進一步提升用戶在專屬資源池上的業(yè)務(wù)處理能力和效率。共享資源池?資源的高效利用：共享資源池是一種將多種異構(gòu)資源集中管理和分配的模式，旨在實現(xiàn)資源的高效利用和共享。在共享資源池中，不同用戶可以根據(jù)自己的需求動態(tài)地申請和使用資源池中的各種資源，包括計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源等。系統(tǒng)通過智能的資源調(diào)度算法和負載均衡機制，根據(jù)用戶的需求和資源的使用情況，自動分配和調(diào)整資源，確保資源能夠在不同用戶之間得到合理的分配和利用，避免資源的閑置和浪費。?靈活的資源調(diào)配：共享資源池具有高度的靈活性和可擴展性，能夠根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)負載情況，動態(tài)地調(diào)整資源的分配和配置。例如，當(dāng)某個用戶的業(yè)務(wù)負載突然增加時，系統(tǒng)可以自動從共享資源池中調(diào)配更多的計算資源和存儲資源給該用戶，以滿足其業(yè)務(wù)需求；當(dāng)業(yè)務(wù)負載降低時，系統(tǒng)又可以將多余的資源釋放回資源池，供其他用戶使用。這種靈活的資源調(diào)配機制使得共享資源池能夠適應(yīng)不同用戶的多樣化需求，提高資源的利用率和系統(tǒng)的整體性能。?多用戶協(xié)同與資源共享：共享資源池為多個用戶提供了一個協(xié)同工作和資源共享的平臺。不同用戶可以在共享資源池中共同使用各種資源，開展合作項目和業(yè)務(wù)活動。通過資源共享，用戶可以充分利用其他用戶的閑置資源，降低自身的成本投入；同時，也可以將自己的閑置資源提供給其他用戶使用，實現(xiàn)資源的互利共享。這種多用戶協(xié)同和資源共享的模式不僅有助于提高資源的利用效率，還能夠促進不同用戶之間的交流與合作，推動業(yè)務(wù)的發(fā)展和創(chuàng)新。異構(gòu)資源的池化管理?統(tǒng)一管理與調(diào)度：異構(gòu)資源池化管理是指將不同類型、不同規(guī)格的資源（如不同型號的CPU、GPU、存儲設(shè)備等）整合到一個統(tǒng)一的資源池中進行管理和調(diào)度。系統(tǒng)通過建立統(tǒng)一的資源管理模型和接口，對異構(gòu)資源進行抽象和封裝，使得不同類型的資源在資源池中具有統(tǒng)一的表示和管理方式。這樣，用戶在使用資源時無需關(guān)注資源的具體類型和規(guī)格，只需要根據(jù)自己的需求向資源池申請相應(yīng)的資源即可，系統(tǒng)會自動根據(jù)資源的實際情況進行分配和調(diào)度，大大簡化了資源管理的復(fù)雜性。?智能適配與優(yōu)化：在異構(gòu)資源池化管理過程中，系統(tǒng)具備智能適配和優(yōu)化的能力。由于不同類型的資源具有不同的性能特點和適用場景，系統(tǒng)會根據(jù)用戶提交的任務(wù)需求和資源池中各類資源的實際情況，自動選擇最適合的資源來滿足用戶的任務(wù)需求。例如，對于計算密集型任務(wù)，系統(tǒng)會優(yōu)先分配高性能的CPU或GPU資源；對于存儲密集型任務(wù)，則會分配大容量、高讀寫速度的存儲資源。同時，系統(tǒng)還會根據(jù)資源的實時使用情況和性能變化，動態(tài)調(diào)整資源的分配和配置，以確保任務(wù)能夠在最優(yōu)的資源環(huán)境下運行，提高任務(wù)的執(zhí)行效率和性能。?資源監(jiān)控與維護：為了確保異構(gòu)資源池的穩(wěn)定運行和高效利用，系統(tǒng)還提供了全面的資源監(jiān)控和維護功能。通過對資源池中的各類資源進行實時監(jiān)測和分析，系統(tǒng)可以及時發(fā)現(xiàn)資源的異常情況和潛在問題，并采取相應(yīng)的措施進行處理。例如，當(dāng)某個硬件設(shè)備出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)會自動報警并嘗試進行故障恢復(fù)；當(dāng)資源的使用率過高或過低時，系統(tǒng)會及時調(diào)整資源的分配策略，以保證資源的合理利用和系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。此外，系統(tǒng)還會定期對資源進行維護和更新，確保資源的性能和安全性始終保持在最佳狀態(tài)。3.4集群管理虛擬環(huán)境GPU集群支持集成anaconda管理虛擬環(huán)境，內(nèi)置python開發(fā)環(huán)境jupyter,可立即啟動在線開發(fā)程序，并向下計算節(jié)點進行分發(fā)任務(wù)。3.5算力計量管理：支持算力卡時計量。3.6性能優(yōu)化的復(fù)雜度分析工具：支持。3.7資源共享：支持。3.8資源切分：支持對一張GPU卡，切分不同粒度，1/2，1/4,1/8,1/16,1/32。3.9資源監(jiān)控日志：保留180天日志服務(wù)和180天資源監(jiān)控指標(biāo)。3.10動態(tài)指定運行節(jié)點：支持。3.11計算資源碎片優(yōu)化：支持。3.12計算資源碎片優(yōu)化：支持。4統(tǒng)一管理軟件4.1建設(shè)以算力池化為基礎(chǔ)的AI算力池化與動態(tài)資源調(diào)度平臺，實現(xiàn)計算、數(shù)據(jù)、模型等更多能力的內(nèi)網(wǎng)共享使用。算力池化基礎(chǔ)建設(shè)?異構(gòu)算力資源整合：平臺將廣泛匯聚各種不同類型、不同規(guī)格的計算資源，包括CPU、GPU、FPGA等，形成一個龐大且豐富的算力資源池。通過底層的硬件抽象和適配技術(shù)，將這些異構(gòu)算力資源進行統(tǒng)一的抽象和封裝，屏蔽掉硬件差異，使得上層應(yīng)用能夠以統(tǒng)一的方式對這些資源進行訪問和使用。例如，對于一個深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)，平臺能夠根據(jù)任務(wù)的具體需求和算力資源的實時狀態(tài)，自動從算力池中選擇合適的GPU和CPU資源進行組合分配，以實現(xiàn)最佳的計算性能。?算力資源的動態(tài)分配與優(yōu)化：算力池化不僅僅是簡單的資源集合，更重要的是實現(xiàn)資源的動態(tài)分配和優(yōu)化。平臺將引入智能的資源調(diào)度算法和負載均衡機制，實時監(jiān)測各任務(wù)的計算需求和算力資源的使用情況。根據(jù)這些信息，系統(tǒng)能夠動態(tài)地調(diào)整算力資源的分配，將閑置的計算資源及時分配給有需求的任務(wù)，避免資源的閑置和浪費。同時，通過對算力資源的合理調(diào)配，提高整個平臺的計算效率，降低任務(wù)的執(zhí)行時間。例如，在業(yè)務(wù)高峰期，當(dāng)大量AI任務(wù)同時提交時，平臺能夠自動根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級和計算復(fù)雜度，合理分配算力資源，確保重要任務(wù)能夠得到優(yōu)先處理，同時整體任務(wù)的處理效率也能得到保障。數(shù)據(jù)共享與管理?安全的數(shù)據(jù)共享機制：數(shù)據(jù)是人工智能的核心要素之一，平臺將建立一套安全、高效的數(shù)據(jù)共享機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境下的共享使用。首先，通過嚴格的數(shù)據(jù)訪問控制和身份認證機制，確保只有授權(quán)的用戶和應(yīng)用程序能夠訪問和使用特定的數(shù)據(jù)資源。其次，采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進行加密處理，防止數(shù)據(jù)在傳輸和共享過程中被竊取或篡改。同時，為了提高數(shù)據(jù)的可用性，平臺將提供數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)預(yù)取等功能，減少數(shù)據(jù)的訪問延遲，提高數(shù)據(jù)的讀取速度。?數(shù)據(jù)的規(guī)范化與標(biāo)注：為了更好地支持AI模型的訓(xùn)練和應(yīng)用，平臺將對共享的數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理和標(biāo)注。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)注規(guī)范，對不同來源的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)注，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。同時，通過數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具，對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量監(jiān)測和評估，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)中存在的問題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。經(jīng)過規(guī)范化與標(biāo)注的數(shù)據(jù)能夠為AI模型的訓(xùn)練提供更優(yōu)質(zhì)的素材，提高模型的性能和準(zhǔn)確性。模型共享與優(yōu)化?模型的集中存儲與管理：模型是人工智能應(yīng)用的核心資產(chǎn)，平臺將建立模型庫，實現(xiàn)對各種AI模型的集中存儲和管理。模型庫將支持多種常見的模型格式和框架，方便用戶上傳、下載和共享自己開發(fā)的模型。同時，為了方便模型的管理，平臺將提供模型的版本控制、元數(shù)據(jù)管理等功能，記錄模型的創(chuàng)建時間、開發(fā)者、參數(shù)配置等信息，便于用戶對模型進行追溯和管理。?模型的動態(tài)加載與優(yōu)化：在模型使用過程中，平臺將支持模型的動態(tài)加載和優(yōu)化。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和任務(wù)特點，系統(tǒng)能夠自動從模型庫中選擇合適的模型，并將其加載到計算資源上進行運行。同時，通過對模型的性能監(jiān)測和分析，平臺將提供模型優(yōu)化功能，如模型壓縮、量化、剪枝等，降低模型的計算成本和存儲需求，提高模型的運行效率。此外，平臺還將支持模型的在線更新和升級，確保模型能夠適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境和數(shù)據(jù)分布。動態(tài)資源調(diào)度平臺功能?實時資源監(jiān)測與分析：動態(tài)資源調(diào)度平臺將具備強大的實時資源監(jiān)測和分析能力，通過對算力、數(shù)據(jù)、模型等資源的實時監(jiān)測，獲取各資源的運行狀態(tài)、使用情況等關(guān)鍵指標(biāo)?；谶@些數(shù)據(jù)，平臺將運用數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，對資源的使用趨勢進行分析和預(yù)測，為資源的調(diào)度和優(yōu)化提供決策依據(jù)。例如，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測不同時間段的業(yè)務(wù)需求，提前調(diào)整算力資源的分配，以應(yīng)對業(yè)務(wù)的波動。?智能的任務(wù)調(diào)度策略：根據(jù)實時資源監(jiān)測和分析的結(jié)果，平臺將制定智能的任務(wù)調(diào)度策略。任務(wù)調(diào)度策略將綜合考慮任務(wù)的優(yōu)先級、計算復(fù)雜度、資源需求等因素，合理分配算力、數(shù)據(jù)和模型等資源，確保任務(wù)能夠高效、穩(wěn)定地運行。例如，對于高優(yōu)先級的實時任務(wù)，平臺將優(yōu)先分配充足的計算資源，確保任務(wù)能夠在規(guī)定的時間內(nèi)完成；對于一些批處理任務(wù)，平臺將根據(jù)資源的空閑情況進行合理安排，提高資源的利用率。?資源彈性伸縮與管理：為了應(yīng)對業(yè)務(wù)的突發(fā)變化和資源的動態(tài)需求，動態(tài)資源調(diào)度平臺將支持資源的彈性伸縮。當(dāng)業(yè)務(wù)需求增加時，平臺能夠自動從算力池中調(diào)用閑置的資源，滿足任務(wù)的運行需求；當(dāng)業(yè)務(wù)需求減少時，平臺將自動釋放多余的資源，避免資源的浪費。同時，平臺將提供資源管理的功能，允許用戶根據(jù)自身的需求靈活調(diào)整資源的配置和使用策略，實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置。通過建設(shè)以算力池化為基礎(chǔ)的AI算力池化與動態(tài)資源調(diào)度平臺，實現(xiàn)計算、數(shù)據(jù)、模型等更多能力的內(nèi)網(wǎng)共享使用，將為AI應(yīng)用的發(fā)展提供有力的支持，推動各行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)升級。4.2教學(xué)實訓(xùn)作業(yè)資源和科研資源自定義配置：支持。4.3教學(xué)實訓(xùn)作業(yè)資源和科研資源隔離：支持。4.4具備AI作業(yè)的自動分發(fā)和自適應(yīng)調(diào)度能力，GPU利用率實現(xiàn)50%以上。4.5容災(zāi)策略：支持三節(jié)點以上容災(zāi)策略，系統(tǒng)管理節(jié)點可分批關(guān)機維護。4.6系統(tǒng)時鐘同步：支持。5數(shù)據(jù)管理軟件5.1數(shù)據(jù)標(biāo)注：支持四種標(biāo)注方式，分類、標(biāo)框、區(qū)域、標(biāo)點。5.2支持用戶創(chuàng)建、注冊、管理模型和數(shù)據(jù)集。5.3數(shù)據(jù)集隱私設(shè)置：支持。5.4提供數(shù)據(jù)傳輸能力，支持用戶以文件和目錄形式在本地導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)。5.5數(shù)據(jù)集版本管理：支持。5.6支持系統(tǒng)創(chuàng)建預(yù)置模型和數(shù)據(jù)集。5.7數(shù)據(jù)預(yù)覽：支持用戶通過目錄掛載方式在容器作業(yè)中調(diào)用公開數(shù)據(jù)以及編輯個人數(shù)據(jù)。5.8數(shù)據(jù)源管理：提供2種以上數(shù)據(jù)源管理。6智能調(diào)度軟件6.1作業(yè)優(yōu)先級等級：支持高、中、低不同等級作業(yè)。6.2集群調(diào)度策略：支持集群親和性和反親和性策略，可以優(yōu)化特定類型作業(yè)的分配。6.3作業(yè)調(diào)度策略：實現(xiàn)多種調(diào)度策略，包括FIFO（先進先出）、公平調(diào)度、能力調(diào)度、批調(diào)度、重調(diào)度，以滿足不同場景下的調(diào)度需求。6.4作業(yè)依賴配置：支持。6.5作業(yè)任務(wù)排隊：支持任務(wù)排隊和調(diào)度，同時提供查看訓(xùn)練任務(wù)詳情的功能，包括任務(wù)的基本信息和訓(xùn)練進展等。6.6總體算力資源平衡：提供算力資源的性能評分機制，考慮處理能力、能耗效率等因素。6.7資源均衡：提供算力資源的彈性伸縮能力，適應(yīng)突發(fā)計算需求。6.8調(diào)度配置：支持細粒度資源條件調(diào)度，包括作業(yè)配置節(jié)點屬性、節(jié)點親和性和反親和性等條件，以滿足特定的資源需求。6.9資源調(diào)度能力：提供二級調(diào)度能力，支持多集群場景，使作業(yè)可以智能跨集群調(diào)度。6.10資源標(biāo)簽化：支持。6.11資源動態(tài)調(diào)整：支持。6.12專用資源配置：支持。6.13智能調(diào)度：支持根據(jù)任務(wù)、資源情況智能調(diào)度適配的資源上。6.14系統(tǒng)響應(yīng)：頁面響應(yīng)時間需要小于500ms。6.15作業(yè)遷移時間：不超過3分鐘。6.16分布式訓(xùn)練：支持，支持一機多