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Distributed Computing & Big Data

  该系统需要运用多个节点的分布式计算单元,他能够实时分发配置计算资源,达到资源利用的动态平衡,使各个节点的工作状态趋于稳定,保持最高的运行计算效率,为客户提供精确快速计算分析。

Deep Learning & Artificial intelligence

  机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

Cloud computing & Storage

  云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力。该系统的优势在于具备可观的速度优势,可帮助客户极大的提高研发和调试优化及仿真时间,节约开发成本,特别是对于模式识别,视频图像处理,机器学习,游戏光栅调优,动漫、电影制作方面等具有显著的优势。

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技术案例


关于我们


   我们的目标在于运用开发的多种资源分配调度算法对客户申请的处理请求进行自适应分析来分配资源进行相关仿真或计算分析处理。用户通过网站访问开发的服务链接,不需要在计算集群上安装相关软件,只需要提交处理请求,就可以进行一键式智能资源分配,如果是提交的特殊请求,可以结合模版API或点对点的支持进行科学的计算资源分配和处理,而且可以不同的地域的协作团队或用户可以在该平台上进行合作。

   通过实现分布式资源自适应算法调度服务,高级别数据安全加密通道,客户访问网站资源请求界面的开发来完成该项目。该项目服务于企业或大型数据请求分析用户。提高客户的生产效率,提高计算仿真精度并缩短开发时间。可在同等的时间内,进行更精密的计算或执行更多的数据分析任务。


Why Choose us

Why Choose us


  • 快速分布式处理

      通过实现分布式资源自适应算法调度服务,高级别数据安全加密通道,客户提交站点资源请求处理来实现任务的高速处理和及时反馈。

  • 混合云存储

       混合云存储是为了解决用户对公有云应用性能和安全性方面的担忧以及私有云搭建成本高的矛盾而诞生的,它形式上是由私有云存储系统和公有云存储系统通过中间应用组合而成,来实现数据的多重备份

  • 高可靠性

       在分布式环境下,针对大容量高并发服务应用,要做负载均衡和服务发现来保证高可靠性;针对数据服务,为了做到高可靠性,首先要按照某种算法来把整体数据分片,然后按照同样的算法来进行分片查找,提高数据处理的高效率。

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你可以提交你的信息和你需要解决的问题,我们将会及时进行处理,并保证相关信息的安全性。


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