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AIRack人工智能实验平台

[日期:2019-10-12] 来源:  作者: [字体: ]

平台描述

 

  人工智能人才紧缺,供需比仅为1:10,但面向众多学生的人工智能实验却难以开展。对此,AIRack人工智能实验平台提供了基于Docker容器集群技术开发的多人在线实验环境。平台基于深度学习计算集群,支持主流深度学习框架,方便快速部署训练环境,同时支持多人在线实验,并配套实验手册,同步解决人工智能实验配置难度大、实验入门难、缺乏实验数据等难题,可用于深度学习模型训练等教学、实践应用。

 

 

 

平台特性

 

 

 

  在线实验应用


  一键部署深度学习计算环境,快速启动训练任务


  支持多个人工智能实验在线训练


  动态分配GPU资源,实现资源的合理共享


  实时监控与掌握CPU/GPU资源使用情况及运行状态


  提供人工智能配套资源下载服务


 

 

 

  实验高效可靠


  基于Docker容器技术,可瞬间创建随时运行的实验环境


  使用几台机器即可虚拟出大量实验集群,并配套GPU,满足实验室规模使用需求


  采用Kubernetes容器编排架构管理集群,用户实验集群隔离、互不干扰

 


  软硬件高规格


  硬件采用GPU+CPU混合架构,实现对数据的高性能并行处理


  CPU选用英特尔E5-2600系列至强处理器,搭配英伟达多系列GPU


  最大可提供每秒176万亿次的单精度计算能力


  预装CentOS和Ubuntu操作系统,集成Caffe、TensorFlow、PyTorch、Keras等主流深度学习框架


 

  一站式服务


  人工智能实验平台从实验环境、教材PPT、实验手册、实验数据、技术支持等多方面为人工智能课程提供一站式服务,大幅度降低人工智能课程学习门槛,满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求。

 

 

  1.前沿教材PPT


  平台提供由清华大学博士、中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授主编的《深度学习》配套PPT。内容涉及人脑神经系统与深度学习、深度学习主流模型以及深度学习在图像、语音、文本中的应用等丰富内容。





  此外,还有10本正在筹备的书籍,也可为高校开展人工智能教学实验提供相关帮助。




 

  2.专业的实验


  配套包括116个人工智能相关的实验,主要分别为四个模块,每个模块具体内容如下:


  ①基础实验:Linux基础实验,python基础实验,基本工具使用


  ②机器学习实验:常用机器学习Python库,机器学习算法实验


  ③深度学习基础实验:图像处理,Caffe基础使用,TensorFlow基础使用,Keras基础使用,PyTorch基础使用。

 

 

  ④深度学习算法实验:基础实验,进阶实验



 

    3.丰富的数据


  提供实验代码以及MNIST、CIFAR-10、ImageNet、CASIA WebFace、Pascal VOC、Sift Flow等训练数据集


  实验数据做打包处理,为用户提供便捷、可靠的人工智能和深度学习应用


 

平台框架

 

  AIRack人工智能实验平台整体设计基于Docker容器集群技术,可一键创建随时运行的实验环境:

 

  1.Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统,提供应用部署、维护、扩展机制等功能,利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用。

 

  2.实验时,系统预先针对人工智能实验内容构建好一系列基于CentOS7或Ubuntu的特定容器镜像,通过Docker在集群主机内构建容器,为每个使用平台的用户开辟隔离的实验环境。

 

 

平台配置

 

  管理服务器配置参数

 

 

 产品型号  详细配置  单位   数量
 CPU   Xeon E5-2620 V4   颗  2
 内存   32GB 内存   根  3
 SSD   480GB SSD固态硬盘   块  2
 硬盘   240G固态硬盘   块  1
 企业硬盘   4TB 7.2K RPM 企业硬盘   块  1

 

  处理服务器配置参数

 

 

 产品型号  详细配置  单位   数量
 CPU   Xeon E5-2650 V4   颗  2
 内存   32GB 内存   根  8
 SSD   480GB SSD固态硬盘   块  2
 硬盘   240G固态硬盘   块  1
 GPU   GeForce RTX 2080   块  8

 

  支持同时上机人数与服务器数量:

 

 

 上机人数  服务器数量
 8人   1(管理服务器)+1(处理服务器)
 24人   1(管理服务器)+3(处理服务器)
 48人   1(管理服务器)+6(处理服务器)
 72人   1(管理服务器)+9(处理服务器)
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