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

　?、跈C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）