服务平台基于先进、智能的超融合计算资源，构建超大规模且持续扩展的算力池，助力用户创新。提供端到端全栈算力生产、交付与应用支持服务，覆盖丰富的计算行业应用场景，推动行业技术创新发展，加速多学科交叉融合。始终致力于打造强劲、丰富、极速、安全、优质的产品及服务，助力产业升级、科研创新、政务服务和信息技术应用创新。

一、异构加速卡算力资源介绍：

计算平台由国产自主可控异构加速卡组成，每个节点配置4块异构加速卡，是基于通用GPGPU架构设计的全精度加速卡，性能可对标NVIDIA产品，应用生态完善，覆盖全精度场景。节点间使用100GBInfiniBand（IB网络）实现高速互连。提供多样丰富的算力资源，实现双精度、单精度、半精度和整型算力的全面覆盖，双精度浮点峰值计算能力达到了10.1TFlops，从而能同时胜任人工智能训练推理和科学计算的全面应用需求。

加速卡兼容ROCm软件生态，每年4月及10月发布DTK新版本软件栈，并对深度学习框架进行补充更新，提供Docker镜像/whl/源码等多种安装方式。支持pytorch、TensorFlow、百度飞浆等20多款主流深度学习框架和开源软件开发环境，移植适配模型支持数量200+，完成90+个HPC应用移植优化，覆盖18+个科研及产业领域，支持Docker及K8S等常用容器编排工具，满足容器化需求。中心加速卡具有相对完整的软件生态系统。

异构程序离不开软件生态系统的支持，尤其是数学库在各个应用中被广泛使用，目前加速卡已经具有了相对完整的软件生态系统，支持常用数学库，方便开发人员快速完成自己的程序设计，能够满足计算机视觉领域（CV）领域，自然语言处理领域（NLP）的人工智能算法训练需求，无论在可用性还是易用性层面，在生产环境中可高效替换通用GPU环境。

二、异构加速卡算力资源应用场景

异构加速卡主要面向机器视觉Compute Vision、自然语言处理NLP、AI4S科学计算研究方向提供AI算力支持，广泛应用于安防、智慧交通、智慧零售、智慧医疗、智慧工业、智慧国土、文化娱乐、精准营销、金融风险、智能客服、智能开发、自动驾驶等各个领域。

基于DTK新版本软件栈，目前已经适配的算法模型如下，基于已经适配的算法模型能够快速开发，提高科研效率。