Ascend Cloud Service

広大なコンピューティングパワー

広大なコンピューティングパワーへの即時アクセス、数兆のパラメータのモデルトレーニング。

効率的な長期トレーニング

1,000以上カードで30日以上のトレーニングを中断なく実行、30分以内にトレーニングタスクを自動復元。

完全なツールチェーン

E2E(クラウドベースツールチェーン)、設定不要ですぐに使用可能、メインストリームシナリオに対応したセルフサービス移行。

フルスタックエコシステム

主要なオープンソースモデルに対応、10万以上の資産がAIギャラリーで使用可能。

Ascend Cloud Serviceアーキテクチャ

Ascend Cloud Serviceアーキテクチャ

Terms & Conditions

Ascend Cloud Serviceを選ぶ理由

業界トップのAscendアーキテクチャ

業界トップのAscendアーキテクチャ

  • Da Vinciアーキテクチャを使用することにより、AscendではAIコンピューティングパワーの費用対効果が競合他社よりも30%高くなります。

  • MindSporeによって、1,000億個のパラメータがあるモデルを60%高速にチューニングします。

効率的な移行ツールチェーン

効率的な移行ツールチェーン

  • 典型的なシナリオの場合、E2E移行ツールチェーンでAIアプリケーションを本番環境に2週間かからずに移行できます。

  • 簡単に使用できるトレーニングおよび推論移行ツールでセルフサービス移行ができます。

リソース使用率の向上

リソース使用率の向上

  • 統合されたリソーススケジューリングと最適化された割り当てポリシーによって、全体のリソース使用率が90%向上します。

  • 弾力性があるスケジューリング、およびトレーニングと推論の統合されたリソーススケジューリングによって、リソースのプロビジョニングが30分未満で可能になります。

堅牢なAIエコシステム

堅牢なAIエコシステム

  • AIギャラリーには、10万を超えるドメイン固有のAI資産が集約されます。

  • 主要なオープンソースモデルがサポートされており、特にAscend AIのスムーズな利用に適しています。

ユースケース

基盤モデル
サードパーティのオープンソース基盤モデルを完全サポート、お客様向けの高速なサービスロールアウト
すぐに利用できる基盤モデル用のE2Eツールチェーン

このツールチェーンは、クラウドベースのデータクレンジング、モデルの詳細なチューニング、デプロイメント、プロンプトエンジニアリング、評価、およびエージェントに対応しています。基盤モデルからのアプリケーション開発スピードが向上します。

Ascendネイティブ、つまり、クラウドベースのAIエージェント(検索エージェント、ビッグデータエージェントなど)を使用すると、ユーザーはAI基盤モデルの機能を既存のクラウドサービスまたはコンポーネントに移行なしで統合できます。

メインストリームのAI開発フレームワークがサポートされているため、非Ascendアーキテクチャのアプリケーションをシームレスに移行できます。

Ascend互換のオープンソース基盤モデル

主要なオープンソース基盤モデルはAscendアーキテクチャに特に適しており、競合他社よりも高い精度とパフォーマンスを提供します。

インナーソースコード、コンテナイメージ、およびパフォーマンスパラメータのすべてにアクセス可能であるため、テクノロジーの選択に関して情報が得られます。オープンソース基盤モデルのAscendへの移行では、数か月かかっていたものが数日に短縮されています。

すべての主要オープンソース基盤モデルに対応したAscendツールチェーン

Ascendツールチェーンとネイティブツールチェーンの両方をオープンソース基盤モデルに使用できるため、モデルのチューニングとツールチェーンの統合が簡単にできます。これにより、ニーズに最適なツールを選択できます。

AIGC
AscendチップでAIGCモデルのパフォーマンスを大幅に改善
モデルコンバージョン

モデルはMindSpore互換の形式に数分で変換できます。

自動チューニング

グラフ最適化は完全に自動化されています。このプロセスの間に、モデルチューニングポリシーが自動的に生成され、フィードバックに基づいてNPUで検証され、継続的かつ反復的に最適化が行われます。

パフォーマンスと精度の検証

モデルをAscendに移行した後、そのパフォーマンスと精度をツールで定量的に分析します。これにより、パフォーマンスまたは精度のロスがなくなります。

自動運転
PBスケールのデータでの効率的な自動運転モデルトレーニング、イノベーションとイテレーションの加速
センシングおよびシミュレーションアルゴリズムの高度な最適化

自動運転のチェーン全体にわたるアルゴリズム(特にセンシング、ルートプランニング、制御、シミュレーション、生成に関するもの)は広範囲に最適化されており、パフォーマンスが大幅に強化されています。

大規模な分散型トレーニング

ペタバイトのデータでの分散型トレーニングをサポートしています。

コンピューティングのアップグレード

広大なAscend AIコンピューティングパワーにすぐにアクセスして、アルゴリズムの開発とイテレーションを迅速化できます。

コンテンツモデレーション
コンテンツモデレーション向けAscend AI Cloud Service

Ascend AI Cloud Serviceは、コンテンツモデレーションおよびAscendへの高速な(CVワークロードの)移行のための堅牢で実績のあるソリューションを提供し、コンテンツプラットフォームとサービスプロバイダーのコンピューティングとビジネス継続性ニーズに対応します。

高速な移行評価

Ascendの移行ツールチェーンでモデルオペレータの高速な分析、モデル精度の診断、モデルのパフォーマンスのテストと最適化、モデル形式の変換ができます。

費用対効果

Ascendチップにより、コンテンツモデレーションモデルのパフォーマンスが向上し、競合他社よりも高いパフォーマンスを発揮します。

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