丹摩DAMODEL｜让AI开发更简单！算力租赁上丹摩！
目录
一、引言
二、大数据治理的挑战与重要性
（一）数据质量问题
（二）数据安全威胁
（三）数据管理复杂性
三、丹摩智算概述
（一）丹摩智算的核心概念
（二）丹摩智算在大数据处理中的优势
| 显卡 | 显存-GB | 内存-GB/卡 | CPU-核心/卡 | 存储 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 24 | 60 | 11 | 100G系统盘 50G数据盘 | 性价比配置，推荐入门用户选择，适合模型推理场景 |
| RTX 4090 | 24 | 124 | 15 | 100G系统盘 50G数据盘 | 性价比配置，推荐入门用户与专业用户选择，适合模型推理场景 |
| H800 SXM | 80 | 252 | 27 | 100G系统盘 50G数据盘 | 顶级配置，推荐专业用户选择，适合模型训练与模型推理场景 |
| H800 PCle | 80 | 124 | 21 | 100G系统盘 50G数据盘 | 顶级配置，推荐专业用户选择，适合模型训练与模型推理场景 |
| L40S | 48 | 124 | 21 | 100G系统盘 50G数据盘 | 专业级配置，推荐专业用户选择，适合模型训练与模型推理场景 |
| P40 | 24 | 12 | 6 | 100G系统盘 50G数据盘 | 性价比配置，推荐入门用户选择，适合模型推理场景 |
四、丹摩智算在大数据治理中的应用
（一）数据质量提升
（二）数据安全保障
（三）数据管理优化
| 存储方式 | 路径 | 大小 | 是否可扩容 | 性能 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 系统盘 | 根目录/ | 100GB | 否 | 高 | 与实例生命周期一致，可以作为镜像保存。一般系统依赖以及Python安装包都会安装在系统盘下，也可以存放代码等小容量的数据。 |
| 数据盘 | /root/workspace | 50GB | 是 | 高 | 与实例生命周期一致，但不能保存至镜像中。可存放读写IO要求高的数据。 |
| 文件存储 | /root/shared-storage | 不限制 | - | 一般 | 持久化存储，可跨实例共享文件。 |
| 云磁盘 | /root/workspace/<云磁盘id> | 20GB-2048GB | 是 | 高 | 可独立与实例的生命周期，释放实例后留存数据。 不会保存至镜像中。可存放读写IO要求高的数据。 |
五、丹摩智算在大数据治理中的实践案例
（一）金融行业案例
（二）电商行业案例
六、丹摩智算在大数据治理中的挑战与应对
（一）技术兼容性问题
（二）人才短缺问题
（三）数据隐私法规合规问题
七、结论
