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KingsoftCloud Starflow Platform

星流平臺

為機器學習場景開發(fā)者和運維人員提供云原生AI算力和全流程管理能力
推薦購買
核心優(yōu)勢
產(chǎn)品特性
應用場景
產(chǎn)品迭代

推薦購買

高效型SE9(8核32G)

滿3個月打5折

能效核處理器,計算性能穩(wěn)定

配置
8核32G
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1M
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3月
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高效型SE9(16核64G)

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能效核處理器,計算性能穩(wěn)定

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高效型SE9(32核128G)

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能效核處理器,計算性能穩(wěn)定

配置
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高效型SE9(64核128G)

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能效核處理器,計算性能穩(wěn)定

配置
64核128G
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高效型SE9(128核256G)

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能效核處理器,計算性能穩(wěn)定

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128核256G
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高效型SE9(256核512G)

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能效核處理器,計算性能穩(wěn)定

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256核512G
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3月
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核心優(yōu)勢

一站式全流程管理能力

提供從模型開發(fā)、訓練到推理的完整生命周期管理,打通基礎(chǔ)資源調(diào)度、算力優(yōu)化、任務編排、權(quán)限管控全鏈路,降低多模塊協(xié)同復雜度,實現(xiàn)“開箱即用”的AI開發(fā)體驗

異構(gòu)資源高效調(diào)度

通過動態(tài)任務編排算法與算力管理工具,智能匹配異構(gòu)算力資源與任務需求,保障GPU資源利用率,顯著降低算力閑置成本

高性能存儲與網(wǎng)絡加速

集成分布式存儲系統(tǒng)與高速RDMA網(wǎng)絡架構(gòu),實現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)高速提取、模型參數(shù)高吞吐傳輸,支撐大規(guī)模分布式訓練任務并行效率提升

任務全生命周期可觀測

任務級可觀測能力覆蓋開發(fā)、訓練、推理全流程,結(jié)合監(jiān)控、日志、事件信息及硬件維度監(jiān)控指標,快速定位異常點,縮短排障時間

智能運維保障穩(wěn)定性

GPU故障自愈技術(shù)結(jié)合任務可觀測性設(shè)計,實時監(jiān)控硬件健康狀態(tài)與任務進程,自動觸發(fā)故障遷移與任務重調(diào)度,降低算力中斷風險,保障長周期訓練任務穩(wěn)定運行

企業(yè)級安全管控體系

深度整合資產(chǎn)權(quán)限管理與訪問控制體系,提供細粒度角色權(quán)限控制、任務隔離及資產(chǎn)隔離功能,滿足多用戶權(quán)限控制場景的合規(guī)性要求

產(chǎn)品特性

資源池管理

通過多種異構(gòu)算力資源的統(tǒng)一調(diào)度和管理、RDMA網(wǎng)絡監(jiān)控、GPU資源監(jiān)控及多租戶隊列的資源分配調(diào)度與任務調(diào)度,實現(xiàn)算力網(wǎng)絡全棧智能管理

在線/遠程開發(fā)

提供云端集成開發(fā)環(huán)境并支持Jupyter Notebook與VSCode兩種開發(fā)模式,支持VPC內(nèi)網(wǎng)或公網(wǎng)方式進行SSH遠程連接開發(fā)環(huán)境

自定義鏡像構(gòu)建

使用平臺預置或自定義鏡像進行模型開發(fā)與鏡像構(gòu)建,支持開發(fā)機環(huán)境備份與恢復

RDMA網(wǎng)絡拓撲感知調(diào)度

基于GPU和RDMA網(wǎng)絡拓撲信息優(yōu)化任務調(diào)度,將同一分布式訓練任務的多個pod調(diào)度到拓撲距離最近的節(jié)點和網(wǎng)卡上,降低跨節(jié)點通信延遲

GPU故障感知與自愈

開啟自愈組件和任務維度自愈配置后,在檢測到GPU資源異常時進行任務重調(diào)度,有效減少因GPU故障帶來的任務中斷,提升GPU有效訓練時長

分布式訓練

支持大規(guī)模多機多卡分布式訓練,兼容Megatron、DeepSpeed、PyTorch、TensorFlow等主流訓練框架,并提供任務可觀測能力,結(jié)合監(jiān)控面板、日志服務及Tensorboard實現(xiàn)訓練任務分析

模型在線服務

支持使用內(nèi)置大模型或自定義鏡像部署模型在線服務,提供在線調(diào)試功能,并支持通過WebUI模式直接調(diào)用在線服務接口

資產(chǎn)管理

集成存儲配置、模型管理和鏡像管理三大模塊,支持對接高性能文件存儲/對象存儲并實現(xiàn)統(tǒng)一權(quán)限控制,提供團隊模型共享及在線服務關(guān)聯(lián)功能,同時支持KCR鏡像倉庫對接與自定義鏡像可見性管理

應用場景

模型開發(fā)與訓練

高并發(fā)模型在線服務

業(yè)務痛點及需求

海量數(shù)據(jù)讀取慢、跨節(jié)點通信延遲高、異構(gòu)算力調(diào)度難

優(yōu)勢1

集成KPFS高性能文件存儲系統(tǒng),顯著提升海量訓練數(shù)據(jù)的讀取效率,支持高吞吐、低延遲的數(shù)據(jù)訪問,減少分布式訓練中數(shù)據(jù)加載的瓶頸問題

優(yōu)勢2

采用RDMA高速網(wǎng)絡架構(gòu),結(jié)合網(wǎng)絡拓撲感知調(diào)度技術(shù),將同一分布式訓練任務的多個計算單元調(diào)度至物理拓撲相鄰節(jié)點,降低跨節(jié)點通信延遲,提升分布式訓練效率

優(yōu)勢3

基于動態(tài)資源編排算法,智能分析任務算力需求,自動匹配異構(gòu)資源池中的空閑資源,支持任務優(yōu)先級調(diào)度與隊列搶占機制,實現(xiàn)集群資源利用率最大化

業(yè)務痛點及需求

企業(yè)模型選擇受限和自運維成本高、單機算力不足和高并發(fā)請求延遲、服務單點故障和任務排隊

優(yōu)勢1

提供開箱即用的預置大模型(如DeepSeek R1/V3、GLM、Qwen3、小米MIMO、KiMi等),支持用戶基于自定義鏡像快速部署自定義模型,滿足企業(yè)對多樣化模型選擇的業(yè)務需求

優(yōu)勢2

針對單機算力瓶頸問題,平臺支持大模型跨機部署,結(jié)合多副本負載均衡技術(shù),自動根據(jù)并發(fā)請求彈性擴縮容實例,確保高并發(fā)場景下服務高速響應,同時通過多副本冗余部署設(shè)計消除單點故障風險

優(yōu)勢3

提供WebUI和API調(diào)試工具,支持在服務正式發(fā)布前驗證模型推理邏輯與性能,確保服務高穩(wěn)定與低延遲