创建云渲染 服务器 ，内置开源Blender软件，提供渲染算力。 云渲染服务器绑定弹性公网IP，用户可通过该公网IP提交渲染任务。 此外，您可以通过使用 云监控服务 来监测 弹性云服务器 的CPU、内存、磁盘IO和网络等指标，当资源利用率超过阈值时触发告警。 方案优势 专属渲染资源 业界顶级算力，适配不同场景对计算能力及存储多样性的需求。

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，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用

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法实现跨云迁移。 优势 U CS 提供了跨云跨数据中心的大规模治理能力，统一接管自建IDC、边缘云、中心云资源，一站式分发调度，助力加速金融行业的业务创新。 算力统一供给 面对金融行业新兴的互联网类业务，UCS支持极速扩容和大规模治理，提供实现本地、边缘、云资源统一调度，有效应对流量冲击。

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大规模药物虚拟筛选 “神农项目”简介 药物虚拟筛选 父主题： 用户指南（基因平台）

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产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验

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GaussDB (DWS)支持存算一体（2.0）架构和存算分离（3.0）架构。 其中，存算一体架构，数据存储在DN本地盘上。存算分离架构，DN本地盘仅做数据缓存和存储元数据，用户数据存储在OBS对象存储上。您可以根据需要选择相应的架构。 图3 架构选择 存算一体（2.0）架构 Gaus

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源灵活调度。 可靠性高：提供故障的快速感知、诊断和恢复能力，保障集群长稳。 应用场景 AI大模型训练推理场景下通常需要大规模算力集群，为了充分发挥算力资源和网络资源的利用率，减少任务并行过程中的网络流量冲突，提升AI任务的训练推理效率，高速网络栈可以提供大规模集群的网络拓扑管理、资源的最优调度和集群的高可靠性。

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Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 ModelArts Lite Cluster主要支持以下功能： 同一昇腾算力资源池中，支持存在不同订购周期的服务器 同一昇腾算力资源池中，支持资源池中订购不同计费类型/计费周期的资源，解决如下用户的使用场景： 用户在包长周期的资源池中无法扩容短周期的节点。

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面向云主机资源型用户，基于 裸金属服务器 进行封装，可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。 适用于已经自建 AI开发平台 ，仅有算力需求的用户，提供高性价比的AI算力，并预装主流AI开发套件以及自研的加速插件。 ModelArts用户指南（Lite Server） ModelArts Lite

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融合。 智能仿真资源管理 实现本地软硬件资源统一纳管，一次部署，统一版本，智能整体协调调度算力与软件。 根据仿真业务需求端云协同， 弹性调度公有云算力，无缝衔接计算作业流程，解决临时性大规模仿真探索需求。 仿真流水线 支持集成仿真工具，创建仿真作业流水线，将仿真知识、经验融入流程形成模板。

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大规模资源批量续费最佳实践 推荐续费方式概览 批量设置自动续费 根据企业项目批量续费 根据到期时间批量续费 根据续费清单批量续费 先请款后批量续费

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运行大规模虚拟药筛任务 药物数据输入格式说明 订阅Docking Summary流程 新建研究 查看药筛结果 查看药筛作业和结果下载

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同，效率低。 好看、不好用：重可视化，轻应用；业务数据没有时空化，管理手段受限。 算力低、建模慢：对计算服务器性能要求高，需要高性能的GPU算力支持才能完成建模；自建集群规模小，无法并发支持大规模建模。 数据类型多，融合难：多种数据文件类型，格式复杂，转换困难；多源数据融合难，缺少统一标准时空数据框架。

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平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者，为 数据湖 。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段： 离线数据湖：将企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。其中数据从数据源产生后到进

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性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的

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便宜，但无法满足稳定低时延诉求，超时率高，容易导致停投，影响商业利益。 内存数据库：能提供高并发、低时延极致性能，如开源自建Redis，是业界选用比较多的方案。但存在着稳定性差，数据丢失等风险。对于TB级用户画像数据，存在导入速断慢和成本高的痛点。 而云数据库GeminiDB R

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且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI算力，使能超分场景：利用AI算力超分技术，可满足在线推理、Pipleline并行、算子深度优化等核心能力，利用多重重要性采样算法，可实现AI降噪超分。 。

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性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的

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提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架Aut

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