使用速石平台，工作负载随时可以溢出到AWS进行计算，数分钟可完成1000+节点的并行计算。效率提升14倍的同时，成本下降了76%

　　当日五点前样本数据要求8小时内处理完毕，本地资源不足以按时完成，需要使用云端资源满足高峰计算需求

　　本地和云端一体化管理，通过本地集群满足数据预处理和本地计算及存储需求，基于机器学习的智能调度算法预测任务完成时间，按需调度到云端满足弹性计算需求

　　本地内存资源和GPU资源有限，训练速度慢。公有云GPU费用高，希望公有云上资源能有效利用

　　通过速石平台GUI Wizard方式，只需要三步：上传/选择数据 -选择算法-提交任务，即可开始。利用AWS P3实例进行AI分布式训练，训练时间由原来的9天缩短到2天左右，解决算得慢问题。按需启动GPU/TPU实例，并内置费用预警和限制功能，降低成本

　　我们用Schrödinger（薛定谔）辅助用户对7.8亿多个分子进行了筛选，用了云上的几万个Core，计算时长仅花费了3-13个小时（每个Core上所需时间不一样）

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