宝德定时备份系统PL-DBP
PL-DBP定时备份系统是真正中文界面并符合国内操作习惯的，可升级的、模块化的高性能数据安全备份管理软件，能够适用在Windows、Linux、UNIX等不同的企业环境中进行数据备份/恢复、灾难恢复。PL-DBP定时备份系统采用与众不同的架构体系，引用模块化概念，可分为备份服务器模块、图形化管理模块、用户管理模块、日志管理模块、数据备份管理模块、应用代理管理模块、存储模块、归档模块等，提供多元化便捷管理。
查看更多 >
通用计算、异构计算、协同计算、边缘计算等多元产品布局
宝德依托强大的研发能力以及丰富的行业经验，针对机器/深度学习科研、实训教学等场景提供一站式解决方案。基于新的设计理念，打造出一款功能完善的PLStack人工智能管理平台，平台能提供端到端的流程化管理，涵盖数据标注、算法开发、模型训练、模型管理、模型服务等AI完整生命周期流程支持。
PLStack平台采用容器轻量级虚拟化方式作为基础，实现对多集群多节点的GPU、CPU、内存、存储等基础设施资源池化；基于Kubernetes定制化开发的编排调度工具，实现资源高效灵活调度；同时企业级设计理念使平台具备多租户多层级用户管理、权限管理、资源管理、vGPU等丰富的平台能力，全方位满足用户对AI开发平台高可用、高可靠、高稳定要求。大大缓解深度学习算法训练的瓶颈，从而释放人工智能的全新能力，让用户不再因为GPU的昂贵望而却步。
平台为用户提供简洁的WEB界面，丰富的功能以及多样化工具。如开发模块提供一键式环境生成、在线交互式开发工具Mlab；模型训练提供参数调优、分布式并行训练等；模型服务提供在线模型部署推理、模型服务调用；平台同时集成数据标注工具、镜像仓库等，实现一站式AI开发。
同时深度学习框架镜像以插件的方式接入系统，集成了多种业界常用框架，如Tensorflow,Caffe,PyTorch和MXnet等，支持自定义扩展，极大提升整体系统的扩展性和可维护性。
异构硬件融合和算力优化，支持多种CPU和GPU卡，适配多种国产卡，同时集成多种主流的深度学习框架和交互式IDE开发环境，支持用户自定义配置所需的开发环境。
借助容器、K8S等云计算技术打造的AI平台再结合超强算力的GPU集群，提供高并行、高吞吐、低时延的极致性能，在科学计算表现中性能比传统架构提高50倍以上。
平台支持服务器集群统一纳管，整合硬件资源，集群化管理和使用。并以套餐的形式对用户分配硬件资源。针对大模型可一键生成单机多卡、多机多卡等分布式训练框架环境；针对多用户小任务可对GPU进行切分使用，提高资源利用率。
平台提供web端页面交互，易用性强，支持对整体资源和局部资源可视化功能，便于易用和管理。
平台提供弹性计算资源和算力优化管理，根据需要创建的任务动态调整和分配所需的硬件资源和服务器；具备多层级组织架构，可以对组织及用户进行人员管理、资源配额、套餐限制等。
平台预置PyTorch 、TensorFlow等多种深度学习开源框架，无需安装配置环境，一键快速提交训练任务。同时提供数据模型分析交互式开发工具MLab，并支持一键添加代码、模型和数据集。
平台包含数据标注、模型开发、模型训练、模型管理、推理发布等一系列用户开发所必需的功能模块，相关模块之间实现数据共享和一键导入，可以帮助用户实现从数据-模型-推理服务的流程化转化和产出。
平台内置LabelStudio标注工具，支持多用户协助标注，可离线完成文本、图片、视频、时间序列等各种标注任务，内置CV、NLP、ASP等多种标注方式并支持多种导出结果。
平台支持设置用户优先级（5>4>3>2>1），优先级高的用户可以优先使用平台资源，提升平台资源的使用效率；
高效的资源优化调度和管理显著地降低资源使用和运维成本，多种计费模式极大地降低前期投入。
平台完善的环境隔离及网络监控服务，保障用户数据和服务安全无虞。
宝德服务器
宝德自强
4008-870-872
点击咨询
