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高性能 AI+Cloud 基础设施提供商

通过软硬件深度融合的方式,提供高性能存储和高性能网络,为 AI+Cloud 应用提供弹性、便利、经济的基础设施服务

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DatenLord 存储+网络的融合方案解决 AI 算力资源问题
AI 的发展引起算力资源的紧张、分散和昂贵
AI 大模型对高性能 GPU 算力资源需求大爆发。GPU 算力供不应求,供需极度不平衡。这进一步推高了原本因设计和制造成本以及市场垄断等因素就已经高企不下的GPU 算力价格
GPU 算力资源优先满足 AI 训练场景,这造成 AI 推断场景的 GPU 算力资源具有分散或碎片化的特点。
AI 算力资源的分散和昂贵对云计算带来的新问题
将云计算资源复用的方式引入 AI 算力资源分配管理
优化缓存技术,实现数据预加载、异步持久化,进而提升数据访问的性能;
高性能RDMA网络,实现多节点内存共享,加速大模型的分发、加载。

开源产品

DatenLord 高性能分布式存储

DatenLord 是开源高性能分布式存储平台,帮助企业实现在 AI + Cloud 场景下的高效数据访问需求。该平台为用户提供了丰富的系统结构,包括 Posix 文件接口, KV接口和面向对象存储接口等,用户可以根据需求选择适合自己的方式。DatenLord 使用了软硬件融合的方式,充分发挥软硬件的性能潜力,实现了极致的数据传输和读写性能。

Xline 开源分布式KV存储系统

保证数据在跨数据中心,跨云访问时的一致性, 方便业务系统实现多地多中心多活部署。

RDMA 高性能网络

跨云场景下,网络对数据访问的性能影响最为突出,DatenLord采用高性能网络RDMA来降低延迟并提高带宽。RDMA方面我们有多个相关的开源项目:

  • async-rdma
  • 是用Rust封装的RDMA异步API库,它为编写RDMA应用程序提供高级抽象和异步API接口。

  • open-rdma
  • 是RDMA协议的开源硬件实现,采用Bluespec和SpinalHDL实现,目前主要实现了RoCEv2协议,此外,我们还进行一些特定功能的拓展来提升RDMA的传输效率。

学习社区

Hardware Design Learning Community

硬件设计学习社区

  • 理解数字芯片设计的精髓,提升设计能力,是能否胜任数字芯片设计工作的关键。
  • 系统学习计算机体系结构相关知识,为将来走上数字芯片设计岗位打下坚实的基础。
  • 学习社区的课程考核以Lab实践的完成度作为标准,要求所有Lab和Project实现既定功能并通过仿真验证。
  • 通过动手项目来验证学习的成果,培养出兼具理论和实操能力的数字芯片设计人才。
了解详情

Open Source Project Internship

开源毕业设计

  • 体验透明开源和知识共享带来的乐趣,并在社区的反馈中获得技术成长。
  • 弥合学校和工业界实践的脱节和差距,系统梳理学校的知识结构,并运用到具有影响力的时间项目中。
  • 手把手获得行业内专家、教授、学者的点评以及前沿科研项目的合作机会。
  • 在硬核的开源技术社区自我展示的机会是同学升学以及就业最佳、最强有力的背书。

前沿探索

我们致力于探索前沿科技,拥抱创新与改变,并做持续的技术分享与思考。

我们一直深耕科学前沿技术的研究和软硬件融合创新的实践,并对外持续输出我们的创新观察。

通过软硬件深度融合的方式,提供高性能存储和高性能网络,满足不同行业客户对高性能 AI+Cloud 的需求。

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