1、MoPaaS云平臺方案介紹如何使用云平臺降低AI技術門檻關于上海殷泊和 MoPaaS基礎設施服務 IaaS融合云平臺Anchora MoPaaSMoPaaS 核心服務第三方服務用戶 Users軟件服務 SaaS開發者 Developers/IT容A器nc服h務or（a 云Co平nt臺ain服e務rs）專業的 PaaS 云平臺提供商擁有PaaS專利的企業級云平臺產品 MoPaaS：應用開發交付和生產托管 ：應用生命周期管理云服務自動化運維和管理（SRE ）靈活的業務場景支持支持業務場景的云平臺產品：人工智能實訓創新：政府、高校/科研、企業工業物聯網：制造、能源和交通SRE 服務可靠性工程：云服務

2、的自動化運維擁抱開源技術：Cloud Foundry 和 Docker 等技術沉淀和資質自主創新的智能化云平臺專利技術超過四年云平臺服務運維和產品交付實踐Forrester：企業云平臺市場強勁表現者微軟加速器 (北京第九期)/阿里云”云合計劃”企業Cloud Foundry 基金會創始會員平臺介紹MoPaaS 人工智能平臺的用戶對象學校老師、學生（用于科研和教學）企業技術人員（用于商用算法等）PaaS 核心功能應用交付工具微服務架構人工智能服務TensorFlow Caffe Torch整合多種 AI 框架: TensorFlow、Torch和Caffe等；通過 PaaS 平臺高效地提供給用戶

3、相關AI 服務高效地分配、管理、監控和調度超算的資源；可以對多臺GPU服務器資源進行管理和調度利用 GPU 強大的并行運算能力，緩解了深度學習算法的計算瓶頸優化 GPU 資源的利用率，讓用戶不再因為 GPU 的昂貴望而卻步為平臺用戶以及管理人員提供相應的管理系統，通過友好直觀的UI界面對資源進行管理產品服務MoPaaS AI 平臺 云服務MoPaaS AI 平臺 軟件MoPaaS AI 平臺 一體方案公共云服務Azure、阿里、騰訊云平臺軟件客戶自備硬件預集成系統聯想、H3C、Dell小型場景：Off-Premises中型場景： On-Premises大型場景：On-PremisesMoPaa

4、S AI 云平臺多種人工智能框架和高效的計算資源管理系統架構底層采用云計算技術，大大提升資源的 利用率采用GPU+CPU混合架構，實現對數據的 高性能并行處理深度學習框架以插件的方式接入系統， 大大提升整體系統的擴展性和可維護性多租戶隔離，不同用戶互不干擾用戶端系統和管理端系統基于微服務架構，采用 Vue+SpringBoot 框架實現業務場景上傳數據和程序用戶可以通過遠程SCP拷貝 數據和程序到訓練環境上傳數據和程序執行訓練命令在訓練環境中執行命令訓 練算法執行訓練命令預約資源用戶根據需要，申請對應框架 類型的訓練環境預約資源展示評估報告查看評估報告，分析算 法訓練情況展示評估報告導出模型訓

5、練完成后，將模型文件導出導出模型部署服務將模型制作成一個服務后部署 到PaaS平臺上提供AI能力部署服務平臺優勢彈性靈活開箱即用節約成本服務保障安全防護開箱即用支持 TensorFlow、Caffe、Torch等 多種深度學習框架,無需購買其他資源， 無需安裝配置環境，無需進行性能調 優，只需上傳代碼、數據和配置參數， 即可快速提交訓練任務。服務保障專業的運維團隊提供 724 小時的 運維服務，服務穩定可靠，無需關 心硬件故障。彈性靈活可隨時根據需求創建深度學習訓練 環境，提供多種可選資源配置選擇， 可以滿足多種業務場景需求。安全防護不同用戶之間資源全面隔離，保障 您的數據安全，完善的網絡監控

6、服 務保障您的網絡安全。節約成本你無需預先采購、準備硬件資源， 一次性購買，免除硬件更新帶來的 額外費用，有效降低基礎設施建設 投入，無需負擔運維成本。極致性能極致性能各類框架運行于GPU服務器，GPU 天生的超強計算能力，包含上千個 計算單元，具有高并行、高吞吐、 低時延等特點，在科學計算表現中 性能比傳統架構提高50倍。產品展示GPU和容器可以將舊的加速計算應用程序容器化， 并部署在較新的系統、內部環境或云中。可以將特定的 GPU 資源分配給容器， 以獲得更好的隔離效果和性能。可以輕松地跨不同的環境共享應用程序、 協同工作和測試應用程序。部署架構PaaS中央服 務集群使用資源控制管理訪問 申請資源零散節點A零散節點B控制管理使用資源數據中心形成圍繞PaaS中央服務集群的既大數據中心+零散節點結合的資源環境運作體系，保證高可用， 高并發的用戶體驗價值體系。同時在線AI訓練環境數有100多個GPU集群：40臺GPU工作站，128GB內存，每臺配備NVidia GPUGTX TitanX 顯卡，計劃擴展到100臺GPU的規模。支持多種算法框架，目前添加了Ana