云計算是互聯網中一切的基礎，為大資料對海量資料的處理提供了算力支持；人工智能或者說智能系統不僅在一定程度是上達到了對資料進行智能化、自動化的采集、表示、存取和處理，同時還能在各種不同的應用場景中完成特定的功能設定，大資料本質上是一種從海量資料中加工出有價值資料的處理技術，它用來處理智能設備產生的海量資料；5G作為互聯網中一條快速傳輸的通道，為快速、海量、多樣和低價值密度的資料提供了快速穩定傳輸的保障，
中國資訊通信研究院發布的《全球人工智能戰略與政策觀察（2020）》報告稱，截至2020年12月，全球已有39個國家和地區制定了人工智能的戰略政策、產業規劃檔案，人工智能對新經濟發展的驅動作用日益受到重視，
隨著演算法的創新、算力的增強、資料資源的累積，傳統基礎設施將實作智能化升級，人工智能技術有望推動經濟發展全要素的智能化革新， 截至2020年6月底，我國人工智能核心產業規模達770億元，人工智能企業超過2600家，
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我國人工智能產業快速發展的同時，關聯產業也迎來前所未有的發展機遇，預計2021年，圍繞演算法、資料和算力人工智能的三要素，人工智能產業鏈建設力度將持續增大，
《2020-2021中國人工智能計算力發展評估報告》指出，人工智能三要素中， 算力成為驅動AI產業化發展的關鍵要素之一， 服務器是人工智能基礎設施的核心，該報告顯示，我國人工智能基礎設施市場規模在2020年達到39.3億美元，同比增長26.8%，其中，AI服務器市場規模占整體人工智能基礎設施市場的87%以上，
但目前我國整體在人工智能算力基礎設施方面準備不足，體現在芯片端對外依賴較大，服務器市場國內企業份額有限，
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在算力方面，相關行業對算力的需求將更為龐大，2021年我國5G通信網路部署加速，資料的增長速度越來越快，人工智能訓練所需的計算量將進一步呈現指數增長，
在資料方面，產業資料標準化和互聯互通水平嚴重不足，降低了資料的可用性和可遷移性，
在演算法方面，國內企業的演算法框架和平臺尚未得到業界廣泛認可和應用，在深度學習框架核心技術領域支撐不足，
與此同時，人工智能行業在專業人才和典型場景應用等方面也面臨突破，
云E彈性算力平臺的出現大大 改善了目前的局面，
作為基于公有云的高性能計算云平臺，云E適用于人工智能深度學習、科學計算等領域，為高校、科研機構、高新企業提供方便、易用、高性價比的GPU云算力服務，
擁有海量資源
云E在全球擁有25個地域節點，超過10萬臺服務器，整合海量云端異構資源，提供單GPU節點可達8卡的業界頂級GPU NVIDIA Tesla V100，
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隨時開箱即用
云E預集成TensorFlow、Pytorch等20多種深度學習主流框架或軟體，開箱即用，讓使用者只需專注于專業本身，無需再為硬體設備的配置及部署費心費力，
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專業部署靈活
云E提供云超算SaaS服務、整合本地及云上資源混合HPC平臺、軟硬云一體化HPC交付方案三種版本靈活部署與交付，實作人工智能行業全場景適用，技術專家一對一服務，保證產品的穩定運行，
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云端軟體將不斷提升云E產品的可用性，幫助用戶提升計算效率，降低計算成本，
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