PaddlePaddle Cloud

本实验室计算平台基于PaddlePaddle,构建了世界先进的分布式并行计算深度学习平台PaddlePaddle Cloud,为深度学习研究者和从业者提供强大的、先进的弹性计算资源。

便捷、高效的弹性计算资源

为深度学习研究者和从业者提供强大的、先进的弹性GPU资源,免去使用者承担昂贵的专业级GPU硬件设备成本和维护成本。

ServerLess

使用者几乎不用考虑如何编写执行分布式程序,直接提交训练程序,训练任务便可以扩展到多台服务器的多个GPU上分布式的执行。

即写即运行

每个使用者都拥有自己独立的Jupyter Notebook环境,并可以在Notebook中进行可视化的程序编写和运行,即时查看运行效果。

先进的集群调度系统

PaddlePaddle Cloud使用Kubernetes作为集群任务的调度器,可以将硬件资源利用率提升到80%,并且支持大量的任务同时运行。

技术和服务优势

免费的GPU资源

符合申请条件的研究员,我们将提供一定额度的免费GPU计算资源。

预下载的公开数据集

PaddlePaddle Cloud被授权提供多个公开数据集给研究者和从业人员使用,使用者可以使用这些公开数据快速构建深度学习模型并验证效果。

开源、易于应用

PaddlePaddle 和 PaddlePaddle Cloud都使用Apache License 2.0作为开源软件协议,不论企业还是个人都可以免费获得这些软件,并在企业自己的硬件之上构建深度学习平台。

扩展性

全面支持多核、多GPU、多机环境。轻松应对大规模数据训练需求。

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关于深度学习技术及应用国家工程实验室

为了解决我国人工智能基础支撑能力不足等问题,由国家发展和改革委员会批复,百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室,并于2017年3月2日正式揭牌启动。
实验室由现任百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人、百度研究院院长王海峰,百度深度学习实验室杰出科学家徐伟、清华大学张钹院士和北京航空航天大学李未院士组成的团队牵头,与清华大学,北京航空航天大学,中国信息通信研究院,中国电子技术标准化研究院等共建单位一起,推动我国深度学习技术及应用领域的产学研标用的全面发展。
实验室将着重发力于深度学习技术、计算机视觉感知技术、计算机听觉技术、生物特征识别技术、新型人机交互技术、标准化服务、深度学习知识产权七大方向,建设“国内领先、世界一流”的深度学习技术及应用研究机构,从研究突破、产业合作、技术成果转让、人才培养等方面提升我国人工智能领域整体竞争力。