安擎（天津）计算机有限公司创建于2017-05-25，经历发展，已经发展成为一家颇具规模和成效的安擎数据库存储服务器x2a9f37an、高性能服务器的公司，是中国IT、软件、互联网、IT基础服务行业的标杆企业之一。
安擎计算机人本着“求精湛、永超越”的企业精神，进行存储服务器技术革新，对存储服务器产品推陈出新，以“顾客满意，我们放心”为己任。并且以质量优势，让安擎计算机产品远销、、等地区，促使公司知名度逐步提升。 延伸拓展 产品详情：深圳深度学平台云深度学平台什么是云深度学？随着机器学的发展，单机运行的机器学任务存在缺少资源隔离、无法动态伸缩等问题，因此要用到基于云计算的基础架构服务。云机器学平台并不是一个全新的概念，Google、微软、亚马逊等都有相应的服务，这里列举几个比较典型的例子。一个是Google Cloud Machine Learning Engine，它底层托管在Google Cloud上，上层封装了Training、Prediction、Model Service等机器学应用的抽象，再上层支持了Google官方的TensorFlow开源框架。亚马逊也推出了Amzon machine learning平台，它基于AWS的Iaas架构，在Iaas上提供两种不同的服务，分别是可以运行MXNet等框架的2虚拟机服务，以及各种图象、语音、自然语言处理的SaaS API。此外，微软提供了Azure Machine Learning Studio服务，底层也是基于自己可伸缩、可拓展的Microsoft Azure Cloud服务，上层提供了拖拽式的更易用的Studio工具，再上面支持微软官方的CNTK等框架，除此之外微软还有各种感知服务、图象处理等SaaS API，这些服务都是跑在Scalable的云基础平台上面。以上这些都是业界比较成熟的云深度学平台，而在真实的企业环境中，我们为什么还需要实现Cloud Machine Learning服务呢？首先国外的基础设施并不一定是国内企业可以直接使用的，而如果只是本地安装了TensorFlow，那也只能在裸机上进行训练，本地默认没有资源隔离，如果同时跑两个训练任务就需要自己去解决资源冲突的问题。因为没有资源隔离，所以也做不了资源共享，即使你有多节点的计算集群资源，也需要人工的约定才能保证任务不会冲突，无法充分利用资源共享带来的便利。此外，开源的机器学框架没有集群级别的编排功能，例如你想用分布式TensorFlow时，需要手动在多台服务器上启动进程，没有自动的Failover和Scalling。因此，很多企业已经有机器学的业务，但因为缺少CloudMachine Learning平台，仍会有部署、管理、集群调度等问题。深圳深度学平台如何实现Cloud Machine Learning平台呢？安擎（天津）计算机有限公司对云深度学服务做了一个分层，一层是平台层，类似于Google cloud、Azure、AWS这样的IaaS层，企业内部也可以使用一些开源的方案，如容器编排工具Kubernetes或者虚拟机管理工具OpenStack。有了这层之后，还需要支持机器学相关的功能，例如Training、Prediction、模型上线、模型迭代更新等，我们在Machine Learning Layer层对这些功能进行抽象，实现了对应的API接口。最上面是模型应用层，就可以基于一些开源的机器学类库，如TensorFlow、MXNet等。整个Cloud Machine learning运行在可伸缩的云服务上，包括了模型开发、模型训练，以及模型服务等功能，形成一个完整的机器学工作流。
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