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通信行業(yè)深度學(xué)習(xí)集群解決方案

GPU等強(qiáng)大計(jì)算設(shè)備的發(fā)展為深度學(xué)習(xí)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(yùn)算可以并行進(jìn)行，對(duì)于矩陣運(yùn)算的加速效果非常明顯,，而深度網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算,，GPU無疑成了深度模型訓(xùn)練方面的首選方案之一，利用GPU訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)可以充分的發(fā)揮計(jì)算核心的并行計(jì)算能力,，在海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下,，耗費(fèi)時(shí)間短,，使用服務(wù)器數(shù)量也變得更少。

設(shè)備性能高

GPU服務(wù)器的硬件系統(tǒng)滿足高可靠性,、高可用性,、高可擴(kuò)展性

管理高效

集群管理軟件和運(yùn)維管理軟件，提供全方位的服務(wù),、高效的計(jì)算,、簡化的集群管理

優(yōu)化深度學(xué)習(xí)服務(wù)

深度學(xué)習(xí)框架、任務(wù)調(diào)度系統(tǒng),、容器技術(shù)提供計(jì)算服務(wù),，實(shí)現(xiàn)服務(wù)功能和管理模式的多樣化

方案架構(gòu)

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自研+開源算法平臺(tái)：算法平臺(tái)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(tái)三個(gè)部分,。網(wǎng)絡(luò)傳輸部分，對(duì)于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時(shí),，除了滿足可以提供強(qiáng)大計(jì)算能力的GPU之外還需要保證PCI-E的傳輸帶寬,，對(duì)于多機(jī)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(gè)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(duì)計(jì)算集群整體狀態(tài)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控和分析，并形成實(shí)時(shí)的可視化數(shù)據(jù)報(bào)表,；人工智能平臺(tái)需要提供對(duì)深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的快速部署,，并要針對(duì)深度學(xué)習(xí)開發(fā)，對(duì)運(yùn)算資源按照訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行分割和分發(fā),。

計(jì)算+AI芯片：針對(duì)不同深度學(xué)習(xí)場景,，可以搭載多顆GPU的不同類型GPU服務(wù)器，在整個(gè)計(jì)算層中成為了核心計(jì)算單元,。同時(shí),，在計(jì)算層中針對(duì)集群管理和桌面服務(wù)等非核心計(jì)算部分采用通用機(jī)架服務(wù)器支撐。

自研存儲(chǔ)系統(tǒng)：存儲(chǔ)系統(tǒng)主要用于存放計(jì)算數(shù)據(jù),，在高性能計(jì)算中,，數(shù)十個(gè)或者上百個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)需要有一個(gè)統(tǒng)一映像的共享存儲(chǔ)，使用并行文件系統(tǒng)把所有的存儲(chǔ)陣列統(tǒng)一為一個(gè)大的存儲(chǔ),，而并行文件系統(tǒng)能夠滿足用戶這個(gè)需求,。

深度學(xué)習(xí)集群方案適用于通信行業(yè)客戶對(duì)于智慧運(yùn)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(dòng)娛樂等不同領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求及探索,。

方案價(jià)值

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