聯(lián)泰集群在西交大現(xiàn)場實施

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研究所作為”模式識別與智能系統(tǒng)”國家重點學(xué)科，是西安交通大學(xué)培養(yǎng)高層次人才的重要基地。主要進(jìn)行以計算機視覺與模式識別為基礎(chǔ)的智能信息處理結(jié)合學(xué)科發(fā)展前沿，重點進(jìn)行視覺信號統(tǒng)計特性、初級視覺模型、計算機圖形學(xué)和機器視覺信息計算模型研究；智能系統(tǒng)的數(shù)理機制探索與模型化；計算視頻及面向圖像和視頻處理的超大規(guī)模專用集成電路設(shè)計；基于圖像信息的智能控制與識別系統(tǒng)和各種圖像處理方法與技術(shù)。

項目需求

計算機視覺里經(jīng)常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即CNN，是一種對人腦比較精準(zhǔn)的模擬。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對計算機的運算要求比較高，需要大量重復(fù)可并行化的計算。而在目前使用的工作站上進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練往往需要幾十個小時甚至幾天的時間。迫切需要具備高浮點運算能力，能提供大規(guī)模并行密集計算能力的設(shè)備來加快科研項目的進(jìn)程。

解決方案

聯(lián)泰集群經(jīng)過與西安交通大學(xué)人工智能與機器人研究所相關(guān)研究人員的溝通，充分了解計算需求后提供軟硬件一體化的計算平臺解決方案 :該方案可以提供 226TFLOPS的理論單精度計算能力，可支持不同用戶使用不同開發(fā)環(huán)境的需求并相互隔離，提供可視化的聯(lián)泰集群 VisualAI Cloud 人工智能計算平臺，可以對系統(tǒng)計算資源進(jìn)行調(diào)度及排序以更好的滿足不同用戶、不同任務(wù)的計算需求。

T-4028GR-TR2 GPU服務(wù)器

– 4U雙路GPU服務(wù)器平臺，最多可支持10張GPU計算卡

–?英特爾雙路至強E5-2600 v4/v3 系列CPU(最大TDP 160W）

– 24個熱插拔2.5″ SAS/SATA 硬盤位,? 6個內(nèi)置3.5″ SAS/SATA 硬盤位

– 12+12 DDR4?內(nèi)存槽，支持2400MHz ECC RDIMM內(nèi)存，??最大可支持3TB ECC 3DS? LRDIMM，1.5TB ECC RDIMM

– 10個 PCI-E 3.0 x16 插槽 (支持10張雙寬GPU卡)

1個 PCI-E 3.0 x16 插槽

1個 PCI-E 3.0 x16 插槽(x8信號)

– 2個 RJ45 千兆以太網(wǎng)絡(luò)接口(英特爾 i350 雙口網(wǎng)絡(luò)芯片)

– 1個 RJ45 專用 IPMI 網(wǎng)絡(luò)接口

– 2000W?高效鈦金級 2+2 冗余電源

 

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聯(lián)泰集群VisualAI Cloud人工智能云計算平臺

聯(lián)泰集群 VisualAI Cloud 人工智能云計算平臺通過整合高性能計算、云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等多學(xué)科的關(guān)鍵技術(shù)，提供從訓(xùn)練到推理的一站式人工智能云計算應(yīng)用服務(wù)解決方案，能夠幫助用戶快速構(gòu)建人工智能研發(fā)服務(wù)環(huán)境，大幅降低人工智能準(zhǔn)入門檻，提升人工智能研發(fā)效率。

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VisualAI Cloud集成圖像分類、物體識別、圖像分割、文本分類等多個基礎(chǔ)應(yīng)用場景，提供從數(shù)據(jù)集管理、模型管理、模型訓(xùn)練到模型預(yù)測的全流程AI計算服務(wù)，用戶無需編程也可獲得強大的AI服務(wù)能力。

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異構(gòu)資源虛擬化

采用Docker容器技術(shù)為基礎(chǔ)實現(xiàn)，原生支持對CPU 、內(nèi)存等計算資源的虛擬化，針對人工智能領(lǐng)域的特定需求提供GPU 等異構(gòu)資源管理接口，實現(xiàn) CPU 、GPU等異構(gòu)計算資源的虛擬化統(tǒng)一管理。

資源動態(tài)調(diào)度

提供動態(tài)資源調(diào)度管理系統(tǒng)，全面支持CPU、GPU等異構(gòu)資源的混合調(diào)度，提供FIFO、作業(yè)優(yōu)先級、資源配額等調(diào)度策略，支持自動選擇性能最優(yōu)的作業(yè)部署拓?fù)?，同時內(nèi)置高可用方法應(yīng)對硬件失效問題。

深度學(xué)習(xí)框架

集成Tensorflow、Caffe、Torch、Caffe2、Pytorch等主流深度學(xué)習(xí)計算框架，全面支持單機多GPU和多機多GPU的并行處理，支持模型并行和數(shù)據(jù)并行，可大幅提升計算效率。

網(wǎng)絡(luò)模型算法

集成AlexNet、GoogleNet、VGG等常用CNN和RNN網(wǎng)絡(luò)模型，并支持用戶對內(nèi)置算法的修改和優(yōu)化，同時提供網(wǎng)絡(luò)可視化等輔助工具。

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