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2025年1月
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GPU等強大計算設(shè)備的發(fā)展為深度學習提供了基礎(chǔ)設(shè)施支撐。GPU的眾核體系結(jié)構(gòu)包含了大量的流處理器，矢量運算可以并行進行，對于矩陣運算的加速效果非常明顯，而深度網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中需要進行大量的矩陣運算，GPU無疑成了深度模型訓練方面的首選方案之一，利用GPU訓練深度網(wǎng)絡(luò)可以充分的發(fā)揮計算核心的并行計算能力，在海量訓練數(shù)據(jù)的情況下，耗費時間短，使用服務(wù)器數(shù)量也變得更少。
GPU服務(wù)器的硬件系統(tǒng)滿足高可靠性、高可用性、高可擴展性
集群管理軟件和運維管理軟件，提供全方位的服務(wù)、高效的計算、簡化的集群管理
深度學習框架、任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)、容器技術(shù)提供計算服務(wù)，實現(xiàn)服務(wù)功能和管理模式的多樣化
自研+開源算法平臺：算法平臺主要包括物理網(wǎng)絡(luò)傳輸、集群管理調(diào)度、人工智能平臺三個部分。網(wǎng)絡(luò)傳輸部分，對于深度學習網(wǎng)絡(luò)模型訓練時，除了滿足可以提供強大計算能力的GPU之外還需要保證PCI-E的傳輸帶寬，對于多機情況，需要能提供更好網(wǎng)絡(luò)帶寬的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備來保證整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸效率，減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸帶來的影響；集群管理調(diào)度需要對計算集群整體狀態(tài)和計算節(jié)點的實時狀態(tài)進行監(jiān)控和分析，并形成實時的可視化數(shù)據(jù)報表；人工智能平臺需要提供對深度學習開發(fā)環(huán)境的快速部署，并要針對深度學習開發(fā)，對運算資源按照訓練任務(wù)進行分割和分發(fā)。
計算+AI芯片：針對不同深度學習場景，可以搭載多顆GPU的不同類型GPU服務(wù)器，在整個計算層中成為了核心計算單元。同時，在計算層中針對集群管理和桌面服務(wù)等非核心計算部分采用通用機架服務(wù)器支撐。
自研存儲系統(tǒng)：存儲系統(tǒng)主要用于存放計算數(shù)據(jù)，在高性能計算中，數(shù)十個或者上百個計算節(jié)點需要有一個統(tǒng)一映像的共享存儲，使用并行文件系統(tǒng)把所有的存儲陣列統(tǒng)一為一個大的存儲，而并行文件系統(tǒng)能夠滿足用戶這個需求。
深度學習集群方案適用于通信行業(yè)客戶對于智慧運營、智慧連接、智慧服務(wù)、智能營銷、智能決策、智慧網(wǎng)絡(luò)、智能物聯(lián)、智能客服、互動娛樂等不同領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求及探索。
計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、軟件等部分組成合理，符合用戶應(yīng)用特點，沒有性能或功能上的短板。
采用4卡或8卡GPU服務(wù)器，節(jié)點選型和配置切合用戶應(yīng)用。
提供充足的I/O聚合帶寬，存儲系統(tǒng)穩(wěn)定可靠、具有線性擴展能力。
業(yè)務(wù)網(wǎng)采用萬兆，支持百G，監(jiān)控網(wǎng)采用千兆，存儲網(wǎng)采用萬兆，三網(wǎng)分離確保集群性能。
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