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          Yita 将用户的业务逻辑抽象为数据流 DAG 图,细粒度的划分为一个个由计算逻辑与数据组成的任务,同时将 X86 分布式集群抽象为匹配上层数据流思想的资源池,通过运行时系统的资源-任务调度模块,动态匹配任务与资源,从何实现对资源的最大化利用。结合流式计算的理念和逻辑,在时延和吞吐量性能上大幅提升,实现大数据处理加速。

     

              计算加速

              在流式处理的吞吐量,批式处理的速度上,相比于Storm和Spark,Yita有数倍的性能提升。

     

              资源充分利用

              最大化挖掘硬件资源的潜力,大幅提高硬件利用率。  

             

              节省成本

              在同样任务场景下,相比传统大数据平台,Yita可以节省60%-75%的硬件。

     

              全面兼容

              在部署方式上,可作为组件加载到已有大数据平台中,提供加速。也可以独立部署,支撑业务。

              在任务支撑上,Yita对流式任务和批式任务的加速都有优异的表现。

                  

              易于配置

              提供自动化配置功能,手动配置的参数大幅减少。

     

              可视化编程

              Yita 支持可视化编程功能,操作难度低,编程效率高。

     

              自主知识产权

              Yita的所有代码全部自研,具有独立的知识产权,安全可控。

     

     

            Yita 是中兴飞流信息科技有限公司基于最前沿的、具有颠覆性的数据流理论,通过自主创新研发,并且具有完整自主知识产权的新一代大数据流式高速计算引擎。Yita具有数据处理实时性高、吞吐量大、资源占用少的特点,在实时性要求高的海量流式数据处理场景有着优异的表现。同时,作为融合计算引擎,Yita 无缝支持混合运算,如流批混合,极为便利地满足更加复杂场景对计算性能的需求。

  •         中兴飞流创新性的将人工智能与Yiita进行结合,构建Yita AI人工智能框架,将机器学习算法、深度学习算法和图计算算法等与Yita融合,面向多类应用场景提供分布式数据智能服务。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    丰富的算法

    兴飞流基于Yita AI,将机器学习算法、深度学习算法和图计算算法等与Yita融合,面向多类应用场景提供数据智能服务。具体的应用场景包括社交关系分析、智能视频分析、人脸识别、偏好分析、舆情分析、智能投顾等。

             

    自研深度学习框架

    中兴飞流基于Yita AI的自研Jeda深度学习框架,具备模型训练、缩放优化、逻辑优化、SDK等能力。

        

    多任务识别算法

    自研MT Hybrid Net 算法,具备了多任务识别的能力,能够输入多组数据、对多个模型同时进行训练而进行多项任务同时工作。例如,对于车辆视频样本数据,能够同时计算训练生成车辆品牌的识别和车辆年款的识别等。

        

    CPU、GPU异构资源调度

    在系统运行时,Yita AI对负载进行采样,根据当前资源的占用情况调整CPU/GPU调度策略。例如,当有些视频流中监测到车比较少时,系统可以分配更少的CPU-GPU资源给该路视频,将更多的CPU-GPU资源分配给其他路视频流。

        

    多机多卡、分布式训练

    Yita AI将深度学习平台与AI平台充分结合,实现了分布式深度学习框架,在多机多卡上同时进行模型并行和数据并行,即通过同时增加训练样本数量和模型的参数数量,极大提升最终分类的准确性,显著提升学习效率。