HyperOP全面兼容和适配华为MindSpore以及百度PaddlePaddle国产AI计算框架,并支持OpenEuler、银河麒麟等国产操作系统,实现软硬件全栈自主可控。通过容器与容器编排调度技术,实现对底层异构资源的统一管理,提升异构资源管理与部署运维监控能力。基于自研资源调度引擎,提供FIFO、优先级、配额、联合调度、拓扑感知等高级调度策略,实现Nvidia GPU、寒武纪MLU、华为NPU和海光DCU等AI算力的自适应调度,提供应用无感知的智能计算支撑环境,构建高吞吐量、高性能的人工智能算力底座。提供高性能并行计算框架与大规模分布式模型训练任务调度策略,源自中科院计算所在高性能计算HPC领域超大规模计算集群的的高效调度策略和方法,大大提升模型训练与推理计算效率,可实现大规模分布式并行训练和高性能推理服务,立志做最懂中国芯的AI Infra平台。
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