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AIRack人工智能實驗平臺

[日期:2019-10-12] 來源:  作者: [字體: ]

平臺描述

 

  人工智能人才緊缺,供需比僅為1:10,但面向眾多學生的人工智能實驗卻難以開展。對此,AIRack人工智能實驗平臺提供了基于Docker容器集群技術開發的多人在線實驗環境。平臺基于深度學習計算集群,支持主流深度學習框架,方便快速部署訓練環境,同時支持多人在線實驗,并配套實驗手冊,同步解決人工智能實驗配置難度大、實驗入門難、缺乏實驗數據等難題,可用于深度學習模型訓練等教學、實踐應用。

 

 

 

平臺特性

 

 

 

  在線實驗應用


  一鍵部署深度學習計算環境,快速啟動訓練任務


  支持多個人工智能實驗在線訓練


  動態分配GPU資源,實現資源的合理共享


  實時監控與掌握CPU/GPU資源使用情況及運行狀態


  提供人工智能配套資源下載服務


 

 

 

  實驗高效可靠


  基于Docker容器技術,可瞬間創建隨時運行的實驗環境


  使用幾臺機器即可虛擬出大量實驗集群,并配套GPU,滿足實驗室規模使用需求


  采用Kubernetes容器編排架構管理集群,用戶實驗集群隔離、互不干擾

 


  軟硬件高規格


  硬件采用GPU+CPU混合架構,實現對數據的高性能并行處理


  CPU選用英特爾E5-2600系列至強處理器,搭配英偉達多系列GPU


  最大可提供每秒176萬億次的單精度計算能力


  預裝CentOS和Ubuntu操作系統,集成Caffe、TensorFlow、PyTorch、Keras等主流深度學習框架


 

  一站式服務


  人工智能實驗平臺從實驗環境、教材PPT、實驗手冊、實驗數據、技術支持等多方面為人工智能課程提供一站式服務,大幅度降低人工智能課程學習門檻,滿足課程設計、課程上機實驗、實習實訓、科研訓練等多方面需求。

 

 

  1.前沿教材PPT


  平臺提供由清華大學博士、中國信息協會大數據分會副會長劉鵬教授主編的《深度學習》配套PPT。內容涉及人腦神經系統與深度學習、深度學習主流模型以及深度學習在圖像、語音、文本中的應用等豐富內容。





  此外,還有10本正在籌備的書籍,也可為高校開展人工智能教學實驗提供相關幫助。




 

  2.專業的實驗


  配套包括116個人工智能相關的實驗,主要分別為四個模塊,每個模塊具體內容如下:


  ①基礎實驗:Linux基礎實驗,python基礎實驗,基本工具使用


  ②機器學習實驗:常用機器學習Python庫,機器學習算法實驗


  ③深度學習基礎實驗:圖像處理,Caffe基礎使用,TensorFlow基礎使用,Keras基礎使用,PyTorch基礎使用。

 

 

  ④深度學習算法實驗:基礎實驗,進階實驗



 

    3.豐富的數據


  提供實驗代碼以及MNIST、CIFAR-10、ImageNet、CASIA WebFace、Pascal VOC、Sift Flow等訓練數據集


  實驗數據做打包處理,為用戶提供便捷、可靠的人工智能和深度學習應用


 

平臺框架

 

  AIRack人工智能實驗平臺整體設計基于Docker容器集群技術,可一鍵創建隨時運行的實驗環境:

 

  1.Kubernetes是Google開源的容器集群管理系統,提供應用部署、維護、擴展機制等功能,利用Kubernetes能方便地管理跨機器運行容器化的應用。

 

  2.實驗時,系統預先針對人工智能實驗內容構建好一系列基于CentOS7或Ubuntu的特定容器鏡像,通過Docker在集群主機內構建容器,為每個使用平臺的用戶開辟隔離的實驗環境。

 

 

平臺配置

 

  管理服務器配置參數

 

 

 產品型號  詳細配置  單位   數量
 CPU   Xeon E5-2620 V4   顆  2
 內存   32GB 內存   根  3
 SSD   480GB SSD固態硬盤   塊  2
 硬盤   240G固態硬盤   塊  1
 企業硬盤   4TB 7.2K RPM 企業硬盤   塊  1

 

  處理服務器配置參數

 

 

 產品型號  詳細配置  單位   數量
 CPU   Xeon E5-2650 V4   顆  2
 內存   32GB 內存   根  8
 SSD   480GB SSD固態硬盤   塊  2
 硬盤   240G固態硬盤   塊  1
 GPU   GeForce RTX 2080   塊  8

 

  支持同時上機人數與服務器數量:

 

 

 上機人數  服務器數量
 8人   1(管理服務器)+1(處理服務器)
 24人   1(管理服務器)+3(處理服務器)
 48人   1(管理服務器)+6(處理服務器)
 72人   1(管理服務器)+9(處理服務器)
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