近日，曙光正式发布深度学习一体化应用服务平台SothisAI2.0版本。该版本聚焦人工智能市场突出的计算服务成本、研发技术门槛两个痛点，同时关注图像识别、语音识别、自然语言处理、智能驾驶、科研教育等应用方向，可优化容器化的集群调度以及深度学习私有云服务方案。
据介绍，SothisAI2.0具有高效稳定、弹性灵活、专注人工智能等特性，为用户提供更为快速高效的深度学习切入方式，并开放二次开发接口，可供用户根据自身需求定制特化应用服务。
在架构上，SothisAI2.0采用Slurm、K8S双调度引擎调度融合容器弹性扩展技术的方式，实现了资源的动态高效调度，应用的快速分发，和进程级隔离。支持多种编译环境，如CUDA、anaconda等，及常见深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。提供了丰富的数据集和典型网络模型，同时支持内容分享和应用发布功能，协助构建平台微生态。
SothisAI2.0架构
曙光SothisAI2.0主要具有以下几点特性：
1、容器化快速部署。基于容器技术，应用容器化，应用迁移方便快捷，分布式集群最大化提高资源使用率，应用集群化，让应用更强大、可扩展、支持高并发，资源动态弹性扩展，实现可视化管理和操控。容器镜像仓库支持公有仓库、私有仓库，方便镜像管理、迁移扩展。提供调度、编排、服务发现，同时还支持节点监控、应用健康检查、弹性扩容等功能。
SothisAI 2.0页面
2、灵活的平台生态。提供应用发布订阅、数据代码分享等功能，协助平台用户提高组间协作效率，分享研发成果，精调模型参数。对于自定义环境或框架还可采用自由容器的方式进行环境构建，并通过镜像的固化和分享实现自助发布。
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3、支持主流深度学习框架。曙光SothisAI目前支持深度学习领域主流的Caffe和TensorFlow等框架，实现从系统到数学库再到上层框架的多层深度学习开发环境一键部署。并有图形化的Web界面和命令行形式的SSH、Jupyter接入方式供用户选择。
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4、丰富的行业数据集。面向不同应用行业提供丰富的典型数据集支持，如ImageNet、MNIST、MTVL等。同时支持用户数据集共享功能，实现平台数据集仓库的用户动态实时更新。
SothisAI2.0完整覆盖深度学习训练和容器管理全流程，提供推理服务环境，为用户提供流畅的应用开发体验和一站式深度学习服务，帮助用户加速算法优化，实现产品的快速迭代和最终落地。
目前，SothisAI平台已在多所高校、研究中心以及超算中心部署使用。
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