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TensorStack AI 计算平台
新一代 AI 集群基础设施软件，助力计算智能化
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AI 基础设施软件
“TensorStack AI 计算平台” 支持用户方便地在 AI 集群上进行规模化研究、开发、部署和运维 AI 技术；并提供对集群算力、安全、数据等全面的管理能力。
全流程 AI 开发工具
AI 全流程开发支持，涵盖数据准备、模型开发、模型训练和调优、实验管理、模型部署、自动化工作流等功能；并且能够方便地集成第三方工具和服务。
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数据准备
- 数据标注
- 数据导入/集成
- 数据增强
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模型开发
- 特征工程
- 迁移学习
- 预训练模型
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模型训练
- 分布式训练
- 可视化展示
- 超参数调优
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实验管理
- 元数据管理
- AI 资产管理
- 模型评估
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模型管理
- 模型存储
- 版本控制
- 模型优化
- 应用开发支持
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模型部署
- 弹性伸缩
- 模型监控
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数据集管理
高度可扩展的架构，支持海量（P+）数据集管理；提供先进的类 git 形式的数据集版本控制功能，实现对数据集的灵活生命周期管理，方便实施各种数据集的发布策略；并提供安全访问控制、大文件上传下载、S3 协议等特性。
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在线开发
在线开发环境 Notebook（JupyterLab + TensorStack 扩展）支持 AI 的全流程开发和部署，并能够快速将 Notebook 转换为工作流服务的任务节点，实现计算任务的组合执行。支持本地 VS Code 等通过 SSH 远程连接到平台进行开发。
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实验管理
全面支持 AI 计算的数据驱动、迭代式开发过程，提供实验管理服务，包含实验追踪、实验数据存储、实验数据可视化分析和实验对比等功能，可靠地追踪 AI 模型生产过程，集中管理访问控制，实现可追溯的实验历史记录，满足系统化管理和分析实验数据的需求。
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分布式训练
支持 TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等机器学习框架，Horovod, DeepSpeed，Colossal-AI 等大规模分布式并行训练框架，及 MPI 高性能并行计算框架； 支持故障节点自动隔离、计算任务迁移等容错手段，以自动恢复失败计算任务，保障高价值大型计算任务长期可靠运行；支持弹性规模扩展等自动化计算机制。
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自动化机器学习
自动化机器学习工具 AutoTune 致力于自动化 AI 模型的构建，在降低 AI 应用的开发门槛和人力成本的同时实现最佳性能；融合最佳实践，提高企业 AI 生产效率。
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Codepack
代码包 (Codepack）系统提供一体化管理 AI 项目能力，实现精确复刻、快速迭代、团队协作等功能。
完备的底层技术支撑
分布式计算、灵活的工作流系统、智能调度及集群资源管理等支撑技术，显著提高用户在复杂异构环境下的计算性能和效率，提升 AI 投资回报率。
灵活拓展的工作流集群资源高级调度和管理零信任安全框架全方位监控和告警云原生架构
灵活拓展的工作流系统
“TensorStack Workflow” 系统能够把复杂的计算步骤灵活地组合在一起，进行统一管理和调度，在集群中实现复杂大规模计算工作流自动化。
- 可编程：Workflow 服务允许高度的灵活性，用户可以将一些基础任务组装成复杂的计算图，并使用条件分支、失败重启等高级功能。
- 可重用：用户可以编写任务模板，并在每次运行时为其提供不同的参数，达到一次编写、多次调用的目的，提高应用的模块性和代码的重用率，避免重复工作。Workflow 服务预置了常用的任务模板以供调用，减轻用户负担。
- 可扩展：Workflow 服务充分利用云原生架构的开放性和统一性，允许用户在任务中创建定制计算任务并管理其运行，极大拓宽了工作流的扩展性。
先进的 AI 计算集群调度器
“TensorStack Scheduler” 专为 AI 计算集群设计，提供运行大规模工作负载所需的高级调度功能，包括任务队列、配额、优先级、自动抢占/恢复、协同调度、拓扑结构感知等，便于用户充分使用集群计算资源进行规模化 AI 开发和部署等。
- 支持根据业务目标灵活定义和设置调度策略，通过实时监控、队列、优先级和自动抢占作业等机制掌控集群资源使用。
- 灵活调度多种特性的工作负载，高效利用 GPU 等高成本的集群资源。
- 弹性分配工作负载，自动回收闲置资源，优化计算资源利用率。
产品优势
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系统化
系统性提升用户 AI 工程化能力，提高 AI 计算的自动化水平，为规模化 AI 研究和生产提供加速。
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易于扩展
平台功能可不断延伸，支持 AI 技术的长期进化；适配多样化基础设施环境，并支持集群的各种扩展方式。
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灵活开放
基于云原生标准构建， 架构先进、开放；提供标准化接口，支持快速集成和被集成，促进协同进化
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自主可控
核心功能全部自研，确保产品长期安全可控；致力于推动核心基础设施软件国产化生态的构建与发展。