풀스택 AI MotusAI
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MotusAI 은 AI 모델 개발 및 배포를 위해 KAYTUS에서 개발한 AI DevOps 플랫폼입니다. 기업이 효율적인 딥 러닝 개발 플랫폼을 구축하고, AI 컴퓨팅 리소스를 통합된 방식으로 관리 및 예약하며, 컴퓨팅 리소스 활용도를 효과적으로 개선할 수 있도록 지원합니다. 완전한 AI 개발 소프트웨어 스택과 개발 프로세스를 제공하는 MotusAI을 통해 AI 개발 엔지니어는 R&D 효율성을 크게 향상할 수 있습니다.

주요 기능
  • MotusAI
    GPU의 세분화된 스케줄링

    GPU 공유 예약 전략은 GPU 리소스의 단일 장치 공유를 제공하고 GPU당 최대 64개의 작업 공유를 지원합니다. 할당 및 격리가 모든 세분화에서 지원됩니다. 사용자는 GPU 메모리를 기반으로 GPU 리소스를 동적으로 요청할 수 있습니다.

  • MotusAI
    데이터 가속 전략

    학습 데이터에 대한 "제로 복사" 전송, 다중 스레드 가져오기, 증분 데이터 업데이트 및 어피니티 스케줄링 전략은 데이터 캐시 주기를 크게 단축하고 모델 개발 및 학습 효율성을 향상시킵니다.

  • MotusAI
    효율적인 분산 학습

    TensorFlow, PyTorch 및 기타 주요 프레임워크에서 MPI를 통해 분산 학습 확장을 지원하고 표준 UI 작업을 제공하므로 사용자는 간단한 GPU 리소스 및 학습 스크립트 구성을 통해 분산 학습을 제출할 수 있습니다.

  • MotusAI
    내결함성 메커니즘

    학습 작업에 대한 내결함성을 제공하여 플랫폼에서 작업의 지속적인 학습을 효과적으로 보장하고 서버 충돌 또는 GPU 오류 발생 시 복구 시간을 단축할 수 있습니다.

Leistungsmessung
데이터 캐시 전략으로 AI 학습 효율성 향상
분산 교육의 효율성 향상
데이터 캐시 전략으로 AI 학습 효율성 향상

Resnet50 벤치마크 테스트는 동시 작업 수가 증가함에 따라 MotusAI 데이터 캐시 전략을 사용한 AI 학습 효율성이 크게 향상되었음을 보여줍니다. 70개의 동시 작업으로 모델 학습 효율성이 72% 향상되었습니다.

분산 교육의 효율성 향상

Resnet50에 대한 분산 학습의 경우 작업 동시성이 증가함에 따라 MotusAI 을 사용한 멀티 카드 분산 학습의 GPU 가속 비율을 최대 90%까지 높일 수 있습니다.

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