工作流AI GPU ClusterEngine 浪潮信息科学计算平台
浪潮信息ClusterEngine工作流AI科学计算平台,基于GPU加速技术,实现计算资源统一分配、全面平台监控、多样化作业管理,为科学计算构建稳定高效的全栈式平台,适用于大模型训练和深度学习。

很多企业在构建AI计算平台时都会选择工作流AI解决方案。浪潮信息ClusterEngine作为一款GPU科学计算平台,为大模型训练和深度学习提供了完整的解决方案。这款浪潮信息科学计算平台实现计算资源统一分配,是工作流AI的理想选择。
浪潮信息ClusterEngine科学计算平台提供全面的监控功能:资源监控可直观查看物理机柜视图和节点、分区的资源使用情况;性能监控实时监测平台运行指标;任务监控跟踪作业运行情况。这种浪潮信息科学计算平台的全方位监控确保GPU和计算资源的稳定运行。浪潮信息科学计算平台提供了灵活的部署方案。
在平台管理方面,浪潮信息科学计算平台支持异构平台的统一管理和调度,支持查看节点信息和设置资源分区。提供可视化的文件管理系统,支持增删改查、上传下载、压缩解压等操作。丰富灵活的作业管理功能,支持多种作业提交方式,满足工作流AI的各种需求。
浪潮信息ClusterEngine科学计算平台适用于高校、科研院所、企业研发中心等场景,为科学计算构建稳定、高效、易用的全栈式平台。无论是大模型训练、深度学习还是高性能计算,都能提供可靠保障。GPU服务器可根据配置需求和部署规模联系浪潮信息获取定制方案。
浪潮信息ClusterEngine科学计算平台提供全面的监控功能:资源监控可直观查看物理机柜视图和节点、分区的资源使用情况;性能监控实时监测平台运行指标;任务监控跟踪作业运行情况。这种浪潮信息科学计算平台的全方位监控确保GPU和计算资源的稳定运行。浪潮信息科学计算平台提供了灵活的部署方案。
在平台管理方面,浪潮信息科学计算平台支持异构平台的统一管理和调度,支持查看节点信息和设置资源分区。提供可视化的文件管理系统,支持增删改查、上传下载、压缩解压等操作。丰富灵活的作业管理功能,支持多种作业提交方式,满足工作流AI的各种需求。
浪潮信息ClusterEngine科学计算平台适用于高校、科研院所、企业研发中心等场景,为科学计算构建稳定、高效、易用的全栈式平台。无论是大模型训练、深度学习还是高性能计算,都能提供可靠保障。GPU服务器可根据配置需求和部署规模联系浪潮信息获取定制方案。
核心优势
统一资源管理
实现计算资源统一分配,支持异构平台统一管理和调度
全面平台监控
资源、性能、任务、用户全方位监控,实时掌握平台状态
灵活作业管理
支持多样化作业提交方式,丰富灵活的作业管理功能
可视文件管理
可视化文件管理系统,支持增删改查、上传下载、压缩解压
精准计费管理
精准灵活的计费管理,支持多租户资源隔离和成本核算
技术规格
| 功能模块 | 说明 |
|---|---|
| 资源监控 | 直观的物理机柜视图,查看节点、分区的资源使用情况 |
| 性能监控 | 监控平台运行的性能指标 |
| 任务监控 | 监控作业运行情况,统计用户、组织作业任务 |
| 用户监控 | 监控用户、资源和任务情况 |
| 平台管理 | 支持异构平台的统一管理和调度 |
| 节点管理 | 支持查看节点信息,设置资源分区 |
| 文件管理 | 可视化的文件管理,支持增删改查、上传下载、压缩解压 |
| 作业管理 | 丰富灵活的作业提交和管理 |
| 计费管理 | 精准灵活的计费管理 |
应用场景
浪潮信息ClusterEngine广泛应用于以下场景:
1. 高校科研:为高校科研团队提供AI计算平台,支持大模型训练和深度学习研究
2. 科研院所:为国家级实验室提供高性能科学计算平台
3. 企业研发:为企业AI研发团队提供工作流ai平台,加速模型开发
4. 大模型训练:支持分布式训练,满足大模型训练的算力需求
5. 深度学习:支持TensorFlow、PyTorch等主流框架
6. 高性能计算:科学计算、仿真模拟、数据分析等HPC场景
1. 高校科研:为高校科研团队提供AI计算平台,支持大模型训练和深度学习研究
2. 科研院所:为国家级实验室提供高性能科学计算平台
3. 企业研发:为企业AI研发团队提供工作流ai平台,加速模型开发
4. 大模型训练:支持分布式训练,满足大模型训练的算力需求
5. 深度学习:支持TensorFlow、PyTorch等主流框架
6. 高性能计算:科学计算、仿真模拟、数据分析等HPC场景
常见问题
浪潮信息ClusterEngine算力服务器一台多少价格?
ClusterEngine是软件平台,价格取决于部署规模和硬件配置。基础版本(管理10-20个节点)约5-10万元,企业版本(管理50-100个节点)约20-50万元,大规模部署(100+节点)需要定制报价。具体价格请联系华南腾飞科技,可根据算力需求和部署规模获取定制方案。
ClusterEngine支持哪些AI框架和gpu?
ClusterEngine支持主流AI框架:TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。支持多种GPU加速卡:NVIDIA A100/A800、V100、T4、A10以及AMD Instinct系列。支持异构计算环境,可统一管理和调度不同型号的GPU资源。
这个平台适合动手学大模型吗?
非常适合。ClusterEngine为大模型训练提供了完整的平台支持:(1)分布式训练框架,支持数据并行、模型并行;(2)资源调度系统,自动分配GPU和计算资源;(3)任务管理系统,支持长时间训练任务的监控和恢复;(4)文件管理系统,方便管理训练数据和模型文件。是动手学大模型和深度学习研究的理想平台。
ClusterEngine的工作流ai功能有哪些?
ClusterEngine提供完整的工作流ai功能:(1)作业提交:支持多种作业提交方式,包括命令行、Web界面、API接口;(2)作业调度:智能调度算法,优化资源利用率;(3)作业监控:实时跟踪作业运行状态,支持日志查看;(4)依赖管理:支持作业依赖关系,自动处理任务串行和并行;(5)结果管理:自动保存训练结果和模型文件。
这个平台支持多租户吗?
支持。ClusterEngine提供完善的多租户管理功能:(1)资源分区:可按租户划分资源池,实现资源隔离;(2)权限管理:支持多级权限控制,管理员、普通用户、访客等角色;(3)配额管理:可为每个租户设置资源配额,防止资源滥用;(4)计费管理:精准灵活的计费系统,支持按使用量计费,方便成本核算。
ClusterEngine的ai服务器电源管理如何?
ClusterEngine提供智能的电源管理功能:(1)功耗监控:实时监控服务器和GPU的功耗;(2)功耗限制:可设置功耗上限,防止超载;(3)节能模式:在低负载时自动降低功耗;(4)电源冗余:支持多路电源输入和冗余设计,确保ai服务器电源稳定可靠。配合浪潮信息服务器硬件,可实现PUE优化和绿色计算。

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