2020年10月17日,第三届中国模式识别与计算机视觉大会(PRCV 2020)在六朝古都南京盛大开幕。本届会议汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行,旨在分享我国模式识别与计算机视觉领域的较新理论和技术成果,是一场盛况的学术盛宴。
此次大会,除了拥有模式识别、计算机视觉与机器学习领域前沿理论与方法专题论坛、讲习班、博士生论坛、青年女科学家论坛,以及行业专业应用竞赛,10月17日晚还举办了PRCV Night(PRCV之夜)大型主题活动,活动中穿插着南京高校特色节目、南京歌舞剧院艺术表演以及互动节目,带领与会者感受古都南京的古韵、烟雨江南的柔美、锦上南京的情愫,延续和升华学术友谊。
同时,PRCV还在此次大型主题活动上,对包括AMAX在内的众多赞助商进行了表彰与感谢。
AMAX作为我国高性能计算领域的先行者,凭借40年IT整体太阳成集团tyc539经验,10年HPC计算太阳成集团tyc539经验和6年AI计算太阳成集团tyc539经验,为包括清华大学、浙江大学、中科视拓、MOMENTA在内的众多客户,提供了完善的视觉领域计算太阳成集团tyc539,共同推进着我国地计算机视觉科研进程。此次,AMAX受邀来到PRCV 2020,进行计算太阳成集团tyc539展示。
AI Max机器学习容器云平台
当前, GPU在机器学习模型的训练中被广泛使用,而Docker和Kubernetes也成为GPU容器平台的主流选择。随着使用的深入,GPU如何在容器云平台中进行高效的调度,如何获得更高的性能、用户密度、吞吐量成为当务之急。为此,AMAX 中国平台研发总监Gavin带领团队进行了AI Max机器学习容器云平台开发,并在PRCV大会上,与所有的参会学者进行了分享。
AI Max作为统一的资源调度管理平台,基于Docker和Kubernetes能够实现异构资源的高效管理、调度和监控,为从模型开发、训练到部署的完整流程提供了高效工具。
资源调度
多机多卡,GPU多容器共享,资源池,资源配额,任务优先级队列
镜像管理
内建种类丰富的镜像,支持TensorFlow、PyTorch 等机器学习框架、镜像订制、镜像分享
存储管理
NFS、分布式存储、本地缓存、IB/RDMA
AI业务
开发调试、模型训练、分布式训练、超参数调整、任务模板、训练可视化、部署推理