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助力國(guó)內(nèi)某大型互聯(lián)網(wǎng)出行平臺(tái)企業(yè)打造機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

項(xiàng)目背景

國(guó)內(nèi)某大型互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)出行平臺(tái)提供了出租車(chē)、快車(chē)、專(zhuān)車(chē)、豪華車(chē)、公交、代駕、企業(yè)級(jí)、共享單車(chē)、共享電單車(chē)、汽車(chē)服務(wù)、外賣(mài)、支付等多元化的服務(wù)。目前全平臺(tái)大概有千萬(wàn)名司機(jī)，數(shù)億用戶(hù)，每天完成數(shù)千萬(wàn)訂單，新增超過(guò)上百TB的原始軌跡數(shù)據(jù)。為了能夠?qū)崟r(shí)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(jí)的速度實(shí)時(shí)計(jì)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(yàn)。需要結(jié)合海量歷史數(shù)據(jù)，建立算力非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)來(lái)支撐深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、語(yǔ)音、文本、圖像等 AI 技術(shù)能力，做出智能決策。

需求分析

機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)支撐了人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、自然語(yǔ)言處理（NLP）、到達(dá)時(shí)間預(yù)估（ETA）等業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)、離線(xiàn)訓(xùn)練、在線(xiàn)服務(wù)等場(chǎng)景，是AI研究與生產(chǎn)的高頻操作平臺(tái)。為了能夠支撐機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)范圍如此廣泛的應(yīng)用，對(duì)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(jì)算密集型應(yīng)用，需要統(tǒng)籌調(diào)度GPU計(jì)算資源，提升資源的使用效率；

2. 簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)環(huán)境的部署調(diào)試，提升開(kāi)發(fā)效率；

3. 加速離線(xiàn)運(yùn)算，賦能在線(xiàn)運(yùn)算；

解決方案

1. 實(shí)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(qǐng)，完即釋放，解決了資源統(tǒng)一管理和調(diào)度的問(wèn)題；

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

3. 針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)延遲有較高要求的需求，使用分布式存儲(chǔ)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(xiàn)性擴(kuò)展能力；

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

用戶(hù)收益

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

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