AIRack人工智能实验平台

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：

　　处理服务器配置参数：

　　支持同时上机人数与服务器数量：