十九大报告指出，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。2017年，国务院发布新一代人工智能发展规划，标志着人工智能产业已经上升到国家战略层面。政府、学术界、工业界等。都在积极参与人工智能的快速发展，思腾合力紧随其后。在得知GPU资源紧缺，团队急需强大的平台管理系统后，强势推出了SCM人工智能云平台。
SCM人工智能云平台的特点
1.快速创建并强力支持深度学习开发环境。基于docker容器技术，可以快速创建用户需要的深度学习、机器学习和高性能计算的科学训练模型开发环境，加快模型训练的启动，有效利用GPU资源。
2.深度学习和机器学习任务提交、资源调度和进度监控，方便用户管理和优化任务操作。
3.用户AI和HPC应用开发工具的一站式集成。是集开发者和管理者于一体的主流开发工具，拥有一站式开发、监控和管理平台，扩展灵活，可用性强。可以有效利用GPU计算资源，简化资源调度、数据处理、模型训练的工作流程，加快资源分配、调度、监控、用户管理等核心开发工作的进程，大幅减少用户应用的在线时间。
思腾合力SCM人工智能云平台目前兼容所有NVIDIA GPU卡，基于Ubuntu/Centos操作系统，可通过主流web浏览器访问。适用于高等院校、科研机构、AI企业和数据科学机构，以及计划导入AI和大数据的垂直行业。
SCM人工智能云平台主要功能模块
思腾合力单片机人工智能云平台6.0，在原有版本上的全新升级:
1.UI风格:优化页面风格，提升用户操作体验。
2.数据管理:文件上传增加了FTP工具。
3.算法开发:支持web vscode，方便用户修改代码。
4.权限配置:支持用户自定义权限配置。
5.资源规格:支持用户自定义资源规格。
6.操作日志:记录用户的操作状态。
7.使用期限:支持Excel导入功能。
8.节点管理:添加节点。
9.节点管理:可以使用BMC重启和关闭服务器。
10.节点管理:支持查询服务器上GPU的功耗和温度。
1.用户管理:支持用户状态停用。
12.系统设置:用户可以定义和配置SMTP邮箱信息。
13.系统设置:用户可以定义和配置镜像仓库信息。
14.系统设置:增加限制用户使用时间的功能。
15.通知公告:支持通知和公告两种类型。
16.镜像管理:增加tar包导入功能。
17.镜像管理:增加客户端上传功能。
18.存储管理:支持思腾高性能存储服务器。
客户收入
集群资源从传统的物理形式转变为虚拟资源后，分配更加灵活。管理员为每个应用系统和每个平台用户灵活分配资源配额，并可以根据实际使用情况随时调整。云平台提供的弹性功能保证了应用系统可以根据实际负载情况自动调整资源占用，提高资源利用率，简化IT运维。
数据管理
镜像管理
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SCM人工智能云平台成功案例
中国科学院自动化研究所
中国科学院自动化研究所成立于1956年10月，是中国最早的国家自动化研究机构，也是中国第一个开展类脑智能研究的国家级研究机构。同时也是中国科学院成立的人工智能创新研究院的总体牵头单位，脑科学与智能技术卓越创新中心的依托单位之一。是国内外人工智能研究院的第一牵头组织者，学科分布完整，优势领域从智能机械、智能芯片、智能算法到智能系统。
自动化所需的高性能AI服务器，用于人工智能相关的科学研究。思腾合力提供自主研发的SCM云平台软件和28台DGX一号超级计算机。研究人员利用思腾合力SCM人工智能云平台进行深度学习和机器学习相关研究。
Xa100发挥了最新A100 GPU的全部潜力，采用了最新的NVlink3.0，单个设备中有6个NVSWITCH，使得8张卡完全互联，卡间带宽高达600 GB/s，相比其他基于GPU的系统，DGA100优化了主流的AI框架，依托最新的Tensorcore，可以在单个设备中实现5P的AI计算能力。该项目是中国单个项目一次性部署最多的DGX一号，也是提供同等计算能力最节能的集群项目。
山东人工智能研究所
山东人工智能研究所成立于2019年8月。紧紧围绕山东省人工智能实际需求，落实省委“现代产业集群+人工智能”战略部署，聚焦人工智能重大科学前沿问题，着力突破人工智能基础机理、模型、算法瓶颈，立足于攻克新一代人工智能共性关键技术。这个项目需要计算集群来支持AI行业应用的研究工作，也需要统一的管理和调度平台来实现后端计算资源的整合。
思腾合力提供自主研发的SCM人工智能云平台管理软件，可实现GPU高性能计算资源的统一管理和调度，有效满足用户在深度学习和高性能计算等科研领域的需求。用户可以在平台上快速进行数据标注、数据处理、算法设计、模型训练、模型验证、模型部署等科研工作，无需担心底层复杂的集群构建和调度机制、深度学习框架的安装部署、性能优化等问题，从而全面简化深度学习。
客户主要开展机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表达和推理等关键技术的研究，支持智能医疗、智能家居、智能交通等行业的应用研究。通过计算服务器，用户可以在SCM软件平台上直接划分计算资源，存储并分发给多个用户。SCM集成了主流的AI框架和用于机器学习和数据科学的Rapids等加速软件库，方便用户去做。
青海大学
青海大学是以工、农、医、管四大学科为主，其他学科协调发展的教学研究型大学。该项目需要GPU计算能力，用于深度神经网络模型的教学和研究。深度学习是为了模拟人脑的神经系统而建立的数学网络模型。这种模式最大的特点就是需要大数据进行训练。
本项目采用思腾合力自主研发的SCM云平台管理软件集成解决方案。利用SCM人工智能云平台集成的Tensorflow框架研究深度神经网络模型，通过SCM软件实现资源划分和用户分层。有首席管理员、组管理员和普通用户，每个用户可以使用特定的资源进行模型训练、调试和优化。支持张量板可视化。整个集群通过SCM人工智能云平台进行管理，帮助用户管理深度学习和训练作业。您可以查看资源利用率。
