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成功案例

助力國內(nèi)某大型互聯(lián)網(wǎng)出行平臺企業(yè)打造機器學(xué)習(xí)平臺

項目背景

國內(nèi)某大型互聯(lián)網(wǎng)移動出行平臺提供了出租車,、快車、專車,、豪華車,、公交、代駕,、企業(yè)級,、共享單車、共享電單車,、汽車服務(wù),、外賣、支付等多元化的服務(wù),。目前全平臺大概有千萬名司機,，數(shù)億用戶，每天完成數(shù)千萬訂單,，新增超過上百TB的原始軌跡數(shù)據(jù),。為了能夠?qū)崟r學(xué)習(xí)城市交通出行規(guī)律，了解交通工具和道路情況,，以毫秒級的速度實時計算,，做出更合理的供需匹配和智能調(diào)度，優(yōu)化乘客的出行體驗,。需要結(jié)合海量歷史數(shù)據(jù),，建立算力非常強大的機器學(xué)習(xí)平臺來支撐深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí),、語音,、文本、圖像等 AI 技術(shù)能力,，做出智能決策,。

需求分析

機器學(xué)習(xí)平臺支撐了人臉識別、語音識別,、目標(biāo)檢測,、自然語言處理（NLP）、到達(dá)時間預(yù)估（ETA）等業(yè)務(wù)的開發(fā)實驗,、離線訓(xùn)練,、在線服務(wù)等場景，是AI研究與生產(chǎn)的高頻操作平臺,。為了能夠支撐機器學(xué)習(xí)平臺范圍如此廣泛的應(yīng)用，對其自身的服務(wù)能力也提出了非常高的要求：

1. 深度學(xué)習(xí)算法一般屬計算密集型應(yīng)用，需要統(tǒng)籌調(diào)度GPU計算資源,，提升資源的使用效率,；

2. 簡化開發(fā)環(huán)境的部署調(diào)試，提升開發(fā)效率,；

3. 加速離線運算,，賦能在線運算；

解決方案

1. 實現(xiàn)資源管理和任務(wù)調(diào)度,，靈活的調(diào)度資源,，優(yōu)化集群資源利用，更加細(xì)粒度的資源控制,，使資源使用方能夠用即申請,，完即釋放，解決了資源統(tǒng)一管理和調(diào)度的問題,；

2. 通過容器化平臺將算法環(huán)境封裝成Docker鏡像的方式實現(xiàn)快速環(huán)境部署及作業(yè)指派,；

3. 針對機器學(xué)習(xí)的任務(wù)對數(shù)據(jù)訪問延遲有較高要求的需求，使用分布式存儲系統(tǒng),，支持支持Posix接口,，支持RDMA技術(shù)，提供充足的I/O聚合帶寬及超低延遲,，穩(wěn)定可靠,、具有線性擴展能力；

4. 從分布式系統(tǒng),、分布式并行機器學(xué)習(xí)執(zhí)行模式,、機器學(xué)習(xí)算法工具集三個層面提供深度學(xué)習(xí)優(yōu)化策略，幫助用戶實現(xiàn)全棧優(yōu)化,；

用戶收益

助力用戶打造高效,、可靠、智能的機器學(xué)習(xí)計算平臺支撐 AI 引擎,，賦能智能交通決策,，優(yōu)化乘客的出行體驗，提高出行效率,。