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2019-12-5
一边是多台非集群的分散机器资源，一边是有不同使用需求的众多用户，处在中间的您如何进行更高效的管理？
您是否有如下诉求：
1. 希望资源的使用更加合理化、有效化
2. 随时了解资源的占用、使用情况
RT-Brain 是容天公司自主研发的深度学习应用平台，有了它，问题迎刃而解。
把各机器资源抽象成资源池，整体进行分配，帮助用户执行计算任务。各用户申请资源，您来审核；各用户使用资源后，进行资源释放。通过图形界面随时了解资源的占用、使用情况，简单方便，一目了然。
用户不必关注实际的机器设备配置如何，不用去研究底层 IT 技术如何实现，就像使用一台计算机一样，只需要关注自己的专业软件，快递上手、随需部署、即开即用。
RT-Brain 涵盖传统的机器学习、数据分析和挖掘以及最新的深度学习技术。尤其是深度学习模块从数据、算法和模型方面提供多种性能优化方案，支持超参搜索优化，提供精细粒度的调度与部署，精确支持到单台节点的特定 GPU、CPU 和内存等资源的独享与共享模式。
2017 年 9 月 26 日在 NVIDIA GTC 大会上发布了 RT-Brain 产品，如今两年时光逝去， RT-Brain 3.0 横空出世。
RT-Brain 3.0 具有以下亮点：
1. 提供初始化功能，比“手把手”还贴心，流程性的操作方式，一键建立系统使用的基础资源；
2. Digits 集成了多种深度学习工具，对神经网络的构建过程进行了模块化封装，将模型的各种参数抽离并集中，用户选择修改都更加清晰。
3. 训练过程中随时观察监测指标，及时进行超参调优。支持数据的交叉验证、早期中止和超参搜索，先进的智能超参调优，多种智能模式，帮助用户选择最优模式，保证用户训练模型的最优化，提高训练效率；
4. 支持深度学习、机器学习以及主流大数据分析功能，让用户通过一个平台就可以完成全方位的智能大数据分析功能；
5. 支持高性能计算的 MPI 并行模式，可以帮助用户轻松完成基因计算、流体力学、分子动力学、材料分析等传统科学计算集群的搭建、计算和管理；
6. UI 界面方式和服务模式两种模式，可以让用户轻松构建自己的云服务平台，同时支持移动终端调用；
支持用户自定义企业级模块，可以非常方便地开发和部署自己的深度学习应用，从而实现快速无缝的业务结合。
