购买与服务热线:400-810-0466

服务邮箱:Support@sugon.com

助力国内某大型互联网出行平台企业打造机器学习平台

项目背景

国内某大型互联网移动出行平台提供了出租车、快车、专车、豪华车、公交、代驾、企业级、共享单车、共享电单车、汽车服务、外卖、支付等多元化的服务。目前全平台大概有千万名司机,数亿用户,每天完成数千万订单,新增超过上百TB的原始轨迹数据。为了能够实时学习城市交通出行规律,了解交通工具和道路情况,以毫秒级的速度实时计算,做出更合理的供需匹配和智能调度,优化乘客的出行体验。需要结合海量历史数据,建立算力非常强大的机器学习平台来支撑深度学习、强化学习、语音、文本、图像等 AI 技术能力,做出智能决策。

需求分析

机器学习平台支撑了人脸识别、语音识别、目标检测、自然语言处理(NLP)、到达时间预估(ETA)等业务的开发实验、离线训练、在线服务等场景,是AI研究与生产的高频操作平台。为了能够支撑机器学习平台范围如此广泛的应用,对其自身的服务能力也提出了非常高的要求:

1. 深度学习算法一般属计算密集型应用,需要统筹调度GPU计算资源,提升资源的使用效率;

2. 简化开发环境的部署调试,提升开发效率;

3. 加速离线运算,赋能在线运算;

解决方案

1. 实现资源管理和任务调度,灵活的调度资源,优化集群资源利用,更加细粒度的资源控制,使资源使用方能够用即申请,完即释放,解决了资源统一管理和调度的问题;

2. 通过容器化平台将算法环境封装成Docker镜像的方式实现快速环境部署及作业指派;

3. 针对机器学习的任务对数据访问延迟有较高要求的需求,使用分布式存储系统,支持支持Posix接口,支持RDMA技术,提供充足的I/O聚合带宽及超低延迟,稳定可靠、具有线性扩展能力;

4. 从分布式系统、分布式并行机器学习执行模式、机器学习算法工具集三个层面提供深度学习优化策略,帮助用户实现全栈优化;

用户收益

助力用户打造高效、可靠、智能的机器学习计算平台支撑 AI 引擎,赋能智能交通决策,优化乘客的出行体验,提高出行效率。

联系我们