產品淵源：

隨著人工智慧技術的快速發展，各種深度學習框架層出不窮，為了提高效率，更好地讓人工智慧快速落地，很多企業都很關注深度學習訓練的平臺化問題。例如，如何提升GPU等硬體資源的利用率？如何節省硬體投入成本？如何支援演算法工程師更方便的應用各類深度學習技術，從繁雜的環境運維等工作中解脫出來？等等。

產品定位：

為深度學習提供一個深度定製和優化的人工智慧叢集管理平臺，讓人工智慧堆疊變得簡單、快速、可擴充套件。

產品優勢：

● 為深度學習量身定做，可擴充套件支撐更多AI和大資料框架

通過創新的PAI執行環境支援，幾乎所有深度學習框架如CNTK、TensorFlow、PyTorch等無需修改即可執行；其基於Docker的架構則讓使用者可以方便地擴充套件更多AI與大資料框架。

● 容器與微服務化，讓AI流水線實現DevOps

OpenPAI 100%基於微服務架構，讓AI平臺以及開發便於實現DevOps的開發運維模式。

● 支援GPU多租，可統籌叢集資源排程與服務管理能力

在深度學習負載下，GPU逐漸成為資源排程的一等公民，OpenPAI提供了針對GPU優化的排程演算法，豐富的埠管理，支援Virtual Cluster多租機制，可通過Launcher Server為服務作業的執行保駕護航。

● 提供豐富的運營、監控、除錯功能，降低運維複雜度

PAI為運營人員提供了硬體、服務、作業的多級監控，同時開發者還可以通過日誌、SSH等方便除錯作業。

OpenPAI的架構如下圖所示，使用者通過Web Portal呼叫REST Server的API提交作業（Job）和監控叢集，其它第三方工具也可通過該API進行任務管理。隨後Web Portal與Launcher互動，以執行各種作業，再由Launcher Server處理作業請求並將其提交至Hadoop YARN進行資源分配與排程。可以看到，OpenPAI給YARN添加了GPU支援，使其能將GPU作為可計算資源排程，助力深度學習。其中，YARN負責作業的管理，其它靜態資源（下圖藍色方框所示）則由Kubernetes進行管理。

提交作業：Web Portal

互動中介軟體：Launcher

作業、資源管理：Hadoop YARN

靜態資源管理：Kubernetes

任務提交指南

提交任務的方式主要有三種，但對於centos系統只有web端的提交形式

在web端通過json配置檔案的形式進行job提交

配置檔案編輯完成後，進行配置檔案上傳

配置檔案上傳後，相關配置在web端顯示

任務提交

確認資訊無誤後，點選Submit，完成任務提交

Hadoop yarn進行任務排程

叢集現狀：