北京2020年7月14日 /美通社/ -- 數據之于人工智能就如同燃油之于汽車。人工智能模型開發需要輸入海量訓練數據，單個樣本數據集大小即可達到上百GB，如果采用人工拷貝、搬運數據，不僅費時費力，而且存在數據沖突和數據安全風險，在這種情況下，數據對于AI模型訓練來說不是“加油”，而是成為模型開發的瓶頸，影響企業AI應用效率。浪潮AIStation企業級人工智能開發平臺，可以一站式進行AI模型開發和部署，在數據管理方面可實現集中管理，兼顧讀取速度與安全性，打破數據孤島和IO瓶頸，幫助用戶獲得200%-300%的開發效率提升。
可視化&多種數據訪問方式 兼顧便捷與數據安全
AI開發涉及的數據包括樣本數據集、模型文件等，種類非常多，格式和特性各異。此外，AI開發需要企業內各業務組的協同工作，必須有完善的數據管理機制保障數據的流通和共享，否則就會存在數據冗余、版本沖突、權限控制等方面的問題。
AIStation平臺內置數據管理模塊，可無縫對接各類存儲系統，提供可視化界面對數據進行集中管理。開發人員可在數據管理界面快速上傳數據，并通過目錄掛載的方式實時調取數據，進行數據預處理、模型開發、模型調試等工作。訓練結束后，用戶可按需保存、上傳、共享模型文件。
AIStation提供了個人數據、組內數據和公共數據三種數據訪問控制方式，滿足了企業內部用戶數據隔離與共享的需求。并為每個用戶和部門創建了不同的命名空間，以及相應的權限控制功能，讓開發人員能夠根據業務需求靈活共享數據，并保障數據安全。
數據緩存加速，訓練效率提升200%-300%
數據輸入輸出是影響模型訓練周期的重要因素。即使GPU性能再強，也需要高性能的輸入/輸出系統不斷的將數據傳送給GPU進行運算。輸入的樣本數據通常是小文件，并且在迭代過程中會隨機讀取樣本進行訓練，產生較高的隨機讀負載。而AI企業一般使用共享存儲或者分布式存儲管理數據，計算節點通過網絡掛載的方式訪問存儲數據，這樣即便使用萬兆網絡或者Infiniband網絡，也有可能存在數據帶寬不能滿足GPU計算輸入的問題。
AIStation綜合考慮AI計算對數據I/O的需求以及企業內部的實際場景，通過數據緩存機制滿足高性能計算需求，可讓模型訓練效率獲得200%-300%的提升，縮短模型開發周期。
AIStation可在各計算節點劃分數據緩存區域，用來臨時存放用戶訓練所需的樣本數據，通過本地SSD盤的高速I/O降低數據讀寫延遲。此外，AIStation會根據節點的數據緩存情況自動調度訓練任務，從而避免訓練數據的重復下載，節省數據加載時間，加速模型訓練進度。并且支持數據自動下載和數據緩存管理。
安全沙箱技術，為數據隱私護航
數據安全對企業AI開發至關重要，一套優秀的數據管理解決方案必須能夠保證數據安全，確保數據不會發生增加、修改、丟失和泄露等。
AIStation采用安全沙箱技術，將企業數據存儲區域與個人數據區分開，保證數據隱私安全。管理員可以設置數據下載權限，限制指定用戶或用戶組的下載功能，使涉密數據只能在平臺內部使用，保障企業數據的安全性。
此外，AIStation可實現數據自動多副本備份，降低宕機等原因導致的系統中斷對AI開發的影響。
浪潮AIStation平臺針對AI開發中的數據管理問題輸出整體解決方案，可以幫助企業用戶建立穩定高性能的數據管理機制，消除數據安全、數據沖突、帶寬延時等問題，讓模型訓練效率獲得200%-300%的提升，顯著提升企業AI研發效率。
除了數據，AIStation還能高效管理計算資源、開發環境，幫助AI用戶提高計算資源利用率，秒級構建開發環境，加速AI研發創新進程。
