提供了一整套完善的数据管理解决方案
兼容TensorFlow、Caffe、Caffe2、PyTorch等机器学习框架
实现数据准备、机器学习、结果验证等步骤的可视化工作量编排
对机器学习负载进行管理和控制
训练好的人工智能
一体化平台为企业批量训练人工智能提供能力支撑
人工智能计算任务的策略化管理，提供了专业的企业级作业管理功能和强大的调度策略。
人工智能计算任务的负载均衡与资源优化使用，能够保证CPU, GPU等资源的合理高效的利用，最大化的提高资源的使用率。
可视化人工智能开发环境，提供了一整套可扩展定制化的可视化框架，提高人工智能的建模和训练效率。
同时支持多种人工智能计算框架，且可与HPC集群或大数据集群共享计算资源。