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小天才的云原生 DevOps 选型与落地:挑战、演进与经验分享

作者:小天才内部 IT 运维负责人 汤英杰 小天才,作为步步高教育电子旗下专注于儿童智能设备的科技品牌,自 2015 年推出首款产品以来,已成为 中国儿童智能手表市场的领军企业。核心产品涵盖儿童电话手表、学习平板等,主打“安全、教育、陪伴”三大核心功能。凭借精准定位、家长管控、健康监测等差异化技术,构建了完整的儿童智能生态系统。2024 年,小天才荣获中国移动“ 最受欢迎智能终端品牌”奖。2025 年一季度,线上市场销量占比达到 27.6%,稳居行业榜首。 随着内部 IT 生产制造、办公及外部营销数字化 业务不断增加,传统 IT 交付体系面临 海量设备数据管理、 全球化混合云架构支持及 日益严苛的安全合规挑战。为保障在各办公、营销场景中的产品体验,确保业务运营稳定,小天才内部 IT 决定转型,构建高效、稳定的云原生智能交付体系,以支撑业务的持续创新与拓展。 一、云原生转型背景与技术栈演进 时间线:早期业务部署在 Windows/Linux 服务器,采用手工 / 脚本构建部署;2020 年全面拥抱云原生。 技术栈转向:内部 IT 开发技术栈全面转向 Java、JavaScript/Ty...

PAI-TurboX: 面向自动驾驶的训练推理加速框架

技术背景 自动驾驶领域对高效且实时的数据处理能力提出了极高要求。如何优化深度学习模型的训练与推理流程,提升计算资源利用率,缩短模型迭代周期,并在保证精度的同时,实现低延迟、高吞吐量的部署,始终是行业面临的核心挑战。针对这些难题,PAI-TurboX为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理,提供了全方位的加速解决方案。这些方案不仅显著提升了感知、规划、控制等多模块系统的训练与推理效率,还有效加速端到端和世界模型的开发进程,助力自动驾驶技术不断迈向更高水平。 自动驾驶系统结构示例图(Autonomous Driving Small-Scale Cars: A Survey of Recent Development,https://arxiv.org/pdf/2404.06229) 自动驾驶面临的两大难题 训练期间,大规模训练样本数据加载和复杂的预处理,导致数据加载成为了训练系统的短板,使得GPU总是等待数据,无法满负荷运行,从而浪费GPU资源。 自动驾驶模型,需要融合图像、点云等多个模态数据,并且需要建模时序信息,导致无论是感知模型、规控模型或者是端到端模型...

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