产品优势¶
1. 先进的 AI 集群管理能力¶
简化集群的配置和管理，增强集群资源使用的可见性，提高资源使用效率；提供更简单、更高效、更灵活地方式使用和管理 AI 计算集群。
“TensorStack AI 计算平台”的计算抽象能力+高级调度功能，连接 AI 工作负载与底层计算资源，并通过高效、灵活的调度机制和策略，优化地运行各种 AI 负载，最大化资源利用。包括：
- 根据业务目标灵活定义和设置调度策略，通过实时监控、队列、优先级和自动抢占作业等机制掌控集群资源使用；
- 灵活调度多种特性的工作负载，高效利用 GPU 等高成本的集群资源；
- 弹性分配工作负载，优化现有计算资源利用率，允许在同一硬件上运行更多计算；
- 全面的监控能力，提供资源分配率、使用模式、工作负载等待时间和成本的全局视图。
2. 先进的 Jobs/Workflow 系统¶
支撑企业级、复杂、大规模的 AI 工作负载，加速 AI 项目的开发与生产。
“TensorStack AI 计算平台”提供 Jobs 类型的 API 使得各种类型的大规模 AI 计算可以方便的被开发、定义、运行、调试和管理。API 采用云原生方式，包含对 Big Data Processing、模型分布并行式训练、MPI 并行计算作业、通用并行计算作业等的支持。
同时，平台的工作流系统，能够把多步骤计算任务灵活地组合在一起，进行统一管理和调度，在集群中实现复杂大规模计算工作流自动化。具有以下优点：
- 可定制：Workflow 服务允许高度的灵活性，用户可以将一些基础任务组装成复杂的流水线，并使用条件分支、失败重启等高级功能。
- 可重用：用户可以编写任务模板，并在每次运行时为其提供不同的参数，达到一次编写、多次调用的目的，提高应用的模块性和代码的重用率，避免重复造轮子。Workflow 服务预置了常用的任务模板以供调用，减轻用户负担。
- 可扩展：Workflow 服务充分利用云原生架构的开放性和统一性，允许用户在任务中创建定制计算任务并管理其运行，极大拓宽了工作流的扩展性。
3. 全流程 AI 工具¶
支持全流程 AI 开发与管理，降低开发门槛，全面满足各层次 AI 用户需求。
“TensorStack AI 计算平台”为用户提供了一站式、全云端的开发环境，支持在企业场景下规模化准备、构建、部署、监控和维护强大 AI 应用所需的所有环节；无需本地配置环境，满足随时随地进行 AI 开发的需求，便于团队协同工作，使整个开发流程更加便捷、高效。
4. 开放、易拓展的架构¶
开放、易拓展的平台架构，为用户进行 AI 技术研究、应用提供长期价值。
基于云原生标准构建， 架构先进、开放，方便与第三方工具和系统集成；支持开发者使用多种语言、AI 框架和计算资源。
提供强大的命令行工具和易用的 SDK，构建开发者与 TensorStack AI 计算平台之间的连接，节省开发时间，降低开发成本，支持企业和合作伙伴进行二次开发。
高度灵活，适应企业多样化基础设施环境，弹性伸缩 AI 计算规模；支持集群单体规模扩展、多集群扩展、跨地理区域扩展。
5. 现代化的安全机制¶
基于先进的零信任安全架构（ZTA），全面和细粒度的实现多种安全策略，系统化的支持对平台引入的第三方工具和服务进行安全增强和整合。
多用户与权限控制管理能力提供对 AI 模型、数据、集群计算资源等的安全访问控制，保证 AI 资产安全，优化资源配置，提高资源利用效率的同时提供灵活性。