什么是AI算力调度平台?算力调度平台是一个面向AI算力基础设施的解决方案，可实现多种算力平台统一融合和管理，并能根据不同的应用、模型和资源需求，在多
个AI算力资源池之间进行灵活的部署和调度。通过AI算力调度平台，可以实现AI算力的服务化、场景化、自动化，从而加速AI算力资源的商
业化进程，提升AI算力的使用率和便捷性。
行业应用
平安社区、智能制造、智慧农业、智慧校园、地质勘探、智慧医疗、智慧旅游、智慧采矿、智能驾驶
算力服务全生命周期管理
AI算法在算力调度的应用
复杂的业务生命周期管理定义场景范围
方案设计
数据分析、预处理
样本采集与标注
模型迭代
学习与评估
线上性能评估
持续演进
MLOPS
的技术和工具的集合。包含DevOps和机器学习的组
合。
·DevOps代表一组实践，其主要目的是尽量减少软件
发布所需的时间，减少软件开发和操作之间的差距。
DevOps的两个主要原则是连续集成(CI)和连续交
付(CD) 。
·持续集成是软件开发组织尝试频繁集成开发团队编
写的代码的实践。因此，他们不断测试自己的代码，
并根据测试结果中的错误和弱点每次进行小的改进。
这导致软件开发过程周期缩短。持续交付是一种实
践，根据这种实践，不断地安装正在开发的软件的
新版本以进行测试、评估，然后进行生产。通过这
种实践，通过与改进和新功能的持续集成，软件发
布更快地到达最终用户。
·MLOps除了CI和CD之外，还引入了一种新的实践，
即连续训练(CT)，其目的是在需要时自动重新训
练模型。
MLOPS模式下的AI平台带来的好处MLOps可以大规模地可靠、高效地完成生产模型的部署和维护。它知道它是一种协作功能，类似于DevOps，但专注于机器学习活动，因此它在调整业务需求和监管需求方面起着至关重要的作用。
再现性:自动化机器学习工作流会导致可再现性，影响ML模型以及如何训练、评估和部署它们。由于这些优点，数据版本控制和模型版本控制都是可能的，从而确保创建数据的快照和特性存储。MLOps允许使用诸如超参数调优或对各种模型类型的深入实验等技术进行进一步的模型优化。
MLOps可以显著降低成本，特别是在考虑扩大人工智能计划和将模型服务于生产时。它影响整
个机器学习生命周期，因为任务自动化的人工工作最小化。它还可以更容易地进行错误检测和改进模型管理。
监控机器学习模型的行为不仅会影响人工智能项目，而且也会影响其所设计的业务领域。
MLOps使企业能够以系统的方式监控模型，并获得关于模型性能的见解。它允许连续的模型再训练，确保它不断地提供最准确的输入。此外，MLOps工具可以在数据漂移或模型漂移的情况下发送警报，这也标记了企业流程中的任何漏洞。
由于MLOps带来的减少活动和节省时间的活动，它使企业更具可持续性。MLOps不是让员工迷
失在使用计算能力的重复任务中，而是实现自动化，长期来看，自动化变成一种对环境更友好的方法。
清湛算力调度整体架构
算力调度核心技术功能实现算力调度的基础,通过感知全网的算力资源信息,保证按需、实时调度不同位置的算力资源。
实现灵活调度多元异构算力资源的前提，但算力与水力、电力等能源不同,算力资源的复杂性决定了难以通过单一维度来量化算力。
台作为算力买方与卖方的中间角色,基于“身份、协议、订单、账单、佣金”等方面的可信交易体系,根据用户的差异化需求,实现智能、公平、泛在、可溯、可信的算力交易。
网大脑的核心控制部分,算网编排技术基于算、网、数的原子能力按需灵活组合,完成复杂多元的算力业务的路径编排。
将算力节点收集的算力资源信息进行整合,进行算力任务动态匹配和连接调度,实现最优解。
调度管理平台
算力费用合理化计算
·定期清理闲置的超算资源服器
·没有使用的大数据服务
·未挂载的云硬盘等
发现不合规使用，如:
·对按需计费的资源，执行定时开关
·对长期使用的资源，推荐更合适套餐
·实时检测资源性能，自动化调整规模
·一键合规优化
·一键变更
调度管理平台--大屏
调度管理平台
多维度可视化的算力统一分析
我们是谁南京清湛人工智能研究院/清湛智造(南京)科技有限公司由清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士、俄罗斯自然科学院外籍院士、CCF终身成就奖获得者张钹教授领导的团队，
依托清华大学人工智能研究院、清华大学智能技术与系统国家重点实验室，结合南京市政府及清华大学校企机构共同组建，通过创新链整合集聚资金链、产业链和服务链，立足江宁、
服务南京、辐射长三角，努力建设成为在中国人工智能领域具有“四高一强”(高水平人才、高精尖技术、高创新能力、高价值创造和、强大影响力和竞争力)水准，同时具有引领、
辐射、带动作用的高端应用研究院和高能级产业创新平台。
我们的技术特色和优势把调度和运营融合，符合地方性算力调度系统建设和运营模式;
把高性能计算平台和AI计算平台融合已筹合当前技术发展潮流;
把人工智能技术融入算力调度解决方案，提升调度智能化水平;
把自动算力智能计价融合，提升算力使用水平;
运营架构
六大运营方向，人工智能赋能百业
项目收入|城市精细化治理面向应用场景(安防、智慧城市、轨交等)的AI基础算力输出
·解决业务落地过程中没有机房的问题
·通过云化摊销的方式，降低预算门槛，帮助相关部门找到持续的预算出口
·大规模云化提高效率
·Al赋能、为基层减负、服务民生
项目收入大型传统企业
·人工智能的核心价值在于赋能传统行业进行产业升级，使用人工智能促成传统行业业务的降本增效。这类业务的主要特点为整体业务体量庞大，人工智能提升业务环节中的关键一环就可以对整体业务的提升起到很大帮助，但是客户对于人工智能技术并不了解，关于如何使用人工智能解决行业中存在的痛点缺乏想象空间。
·针对这类客户，更多的是以项目制的形式与客户之间深度沟通合作解决痛点问题。这类业务中，商汤在前期需要输出人工智能行业的知识积累，与客户一起以人工智能产业咨询的方式发现问题、解决问题，最后由商汤为客户输出综合解决方案。
项目收入|面向高校及科研机构的AI基础能力输出
提供部署在基础算力之上的各类软件增值服务，包括训练框
架、人工智能工具链、高性能计算、高性能存储等。
高校实验室和科研机构致力于攻关大量人工智能领域的前沿
科学技术。他们的核心问题是第一没有算力集群，自建成本
高，然后使用率不高。第二是高校专注在具体的领域里，没
有全链条能力，没有商业化的大规模人工智能基础设施能力，商汤有，可以提供。第三是高校关注产学研，清华是行业里落地最好的，有产学研一体化的闭环能力
统一数据平台，满足多方使用需求，进一步提升数据价值构建市场化公共数据资源管理服务体系。建立公共数据资源目录发布机制和数据供给服务保障 机制，支持开展数据资产管理
、数据 交易、结算交付等业务，提高数据要素的配置能力，逐步建立全链条数据要素对接市场，推动公共数据与企业数据深度对接，提升社会数据资源价值。
阿里云实时计算Flink版，计算结果要低延时，处理无序、无边界的数据，强一致性，保证业务场景可用，支持时间属性的处理。每次增量计算得到的结果，即是当前的精确结果，随用随取，特别适合流计算场景。每一个处理节点能够保留其本地中间状态和上游输入的所有数据。
流式计算
全量计算
增量计算
EventTime
SkyForm算力应用平台是智算云平台产品线的关键组成部分，它是一个向下对接算力调度系统，向上为算法、设计、仿真、AI工程师提供可视化交互服务的门户系统，它为用户和管理者提供了调度器没有的应用图形化、数据管理、智算交互、多租户运营、容器管理、训练计算及安全管控等功能。
国产高性能计算平台
算力调度系统
速石科技半导体行业上云解决方案，利用云上的性能和多种不同异构资源，弹性伸缩能力，完成任务高峰时的计算能力，缩短了计算周期长的问题。利用云上按需实例、竞价实例，有效地控制及降低了成本，数据的读取能力提高，数据存储进行了有效的安全访问权限和加密措施。
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