Octopus是一款面向多计算场景的一站式融合计算平台。平台主要针对AI、HPC等场景的计算与资源管理的需求来设计，向算力使用用户提供了对数据、算法、镜像、模型与算力等资源的管理与使用功能，方便用户一站式构建计算环境，实现计算。同时，向集群管理人员提供了集群资源管理与监控，计算任务管理与监控等功能，方便集群管理人员对整体系统进行操作与分析。

Octopus平台底层基于容器编排平台Kubernetes ，充分利用容器敏捷、轻量、隔离等特点来实现计算场景多样性的需求。  

Octopus具有如下特点：

一站式开发，为用户提供一站式AI、HPC计算场景的开发功能，通过数据管理、模型开发和模型训练，打通计算全链路；

方便管理，为平台管理者提供一站式的资源管理平台，通过资源配置、监控、权限管控等可视化工具，大大降低平台管理者的管理成本；

易于部署，Octopus 支持Helm方式的快速部署，简化复杂的部署流程；

性能优越，提供高性能的分布式计算体验，通过多方面优化来保证各个环境的流畅运行，同时通过资源调度优化与分布式计算优化，进一步提高模型训练效率；

兼容性好，平台支持异构硬件，如 GPU、NPU、FPGA 等，满足各种不同的硬件集群部署需求，通过支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle 等，并可以通过自定义镜像方式支持新增框架。

Octopus适合在如下场景中使用：

构建大规模 AI 计算平台；

希望共享计算资源；

希望在统一的环境下完成模型训练；

希望使用集成的插件辅助模型训练，提升效率。