基于 OpenStack 的
面向 AI 和机器学习的 FishOS 云
利用 FISHOS 构建、训练和扩展 AI/ML 模型
数据科学家、研究人员和工程师需要高可用、灵活的云基础设施，以满足现代 AI 和机器学习工作负载的沉重计算需求——特别是在跨数千个节点运行 GPU 集群时。
这正是 FishOS 的卓越之处。它提供了一个专为性能、效率和规模而构建的生产级私有云：
裸金属和 GPU 资源的自动化管理，实现效率最大化
可扩展的多租户和可定制环境，适用于各种 AI 和 ML 项目
针对大规模模型训练和数据处理优化的 HPC
FishOS 优势：
基于 OpenStack 的 AI 和 ML 云
FishOS 建立在 OpenStack 经受过考验的基础之上，增加了 AI 驱动的自动化和企业级性能优化——提供了一个自我管理的基础设施，让团队能够完全控制性能、可扩展性和成本。以下是它高效运作的原因：
机器学习成功案例：
图宾根大学
适用于多样化工作负载的稳定性与可扩展性
德国领先的研究中心之一——图宾根大学——自 2023 年以来一直在 FishOS 上运行其 ML 云项目。该项目包括 AI 中心和 ML 卓越集群，支持医学、农业、自动驾驶系统、气候科学等领域的 48 个研究小组。
通过 FishOS，Sardina Systems 团队实现了在 CPU 和 GPU V100/A100 节点上的灵活部署，提供了稳定、高可用的基础设施，并将中断降至最低。
FishOS 通过以下方式改变了其运营：
平衡虚拟化
以及带有分布式 Ceph 存储的裸金属基础设施
精简网络管理
通过自动化 IP 分配
扩展基础设施
以支持未来的 GPU、Gaudi2 和 FPGA 工作负载
赋能多个团队
在共享数据集上进行无缝协作
FishOS 如何服务于
高需求计算
GPU 与加速器优化
FishOS 可在异构硬件（CPU、GPU、FPGA、加速器）上完美运行，支持 PyTorch DDP、Ray 和 Apache Spark 等分布式训练框架。
数据密集型工作负载支持
高性能 I/O 和可扩展的 Ceph 存储为跨数据中心和边缘站点的海量数据集提供快速、可靠的访问。
AI/ML 流水线与自动化
支持 Kubeflow 和 TensorFlow 等 Kubernetes 原生框架。配备自动化健康监测和自愈功能。
内置高可用性
高可用基础设施和自动化任务管理确保关键工作负载无间断平稳运行。
可扩展性与成本控制
与对 GPU 调度和存储单独收费的专有解决方案不同，FishOS 提供统一的许可证和按核心付费的模式。
数据安全与合规
多租户、RBAC 和工作负载隔离满足 GDPR、ISO 27001 和其他监管要求。
生产就绪云，
易于启动和扩展
有了 FishOS，从部署和监控到升级和日常运营的一切都实现了自动化和优化。
Sardina Systems 提供单一、透明的许可模式，包括全面支持，无隐藏费用，并内置性能增强功能以最大化投资回报率。
FishOS 部署就绪且全托管，消除了集成 OpenStack 和 Kubernetes 的典型障碍，使团队能够随着工作负载的增长而快速启动并无缝扩展。
准备好启动
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