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昇腾小AI

应用场景

  • 使用集群调度组件,快速构建基于昇腾AI处理器的训练和推理任务。
  • 基于集群调度组件,构建满足模型训练、模型评估、模型部署、模型推理等功能的深度学习平台。
  • 使用Ascend Docker Runtime组件,为所有的训练或推理作业提供昇腾AI处理器(NPU)容器化支持,使用户AI作业能够以Docker容器的方式平滑运行在昇腾设备之上。
  • 使用模型保护组件,集成开发基于模型加解密场景的训练和推理业务。
  • 使用MindX ToolBox组件,完成芯片的算力、带宽、功耗等测试,以及昇腾日志的收集和软件包的签名校验。
  • 使用故障诊断组可对训练设备收集的日志进行清洗和转储,使AI集群运维平台通过故障诊断功能分析故障根因。
  • 昇腾虚拟化可以通过资源虚拟化的方式,将物理机或虚拟机配置的昇腾AI处理器(NPU)切分成若干份虚拟NPU(vNPU)并挂载到容器中使用。
  • 第三方平台集成断点续训特性下,支持用户使用自己的组件替换相应的集群调度组件。
  • 支持用户自己的调度器进行相应的开发适配后,在昇腾AI处理器上实现亲和性调度。
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