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數盾POD-深度學習硬件平台解決方案

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數盾POD-深度學習硬件平台解決方案

【摘要】:
深度學習已經成爲人工智能時代的入口,國內外行業巨頭紛紛在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域拓展深度學習版圖。但深度學習網絡模型複雜、計算量大,也對深度學習訓練數據也提出了較高的要求。很多時候,即使購入了高精尖的深度學習設備,但由于難以部署,高價買回的設備只能擱置,因此深度學習成爲一個效果很好但門檻很高的方向,如何落地實際應用成爲關注的焦點,對此數盾科技厚積薄發的人工智能深度學習一體機,切實幫助
    深度學習已經成爲人工智能時代的入口,國內外行業巨頭紛紛在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域拓展深度學習版圖。 但深度學習網絡模型複雜、計算量大,也對深度學習訓練數據也提出了較高的要求。很多時候,即使購入了高精尖的深度學習設備,但由于難以部署,高價買回的設備只能擱置,因此深度學習成爲一個效果很好但門檻很高的方向,如何落地實際應用成爲關注的焦點,對此數盾科技厚積薄發的人工智能深度學習一體機,切實幫助解決深度學習應用中遇到的障礙與困境。
 
 
    除此之外,數盾POD能夠通過相對低廉的硬件産品解決用戶在構建深度學習相關項目時對于大量數據集高效、安全的訪問、存儲。使得CPU能夠高效的發揮其性能。無論硬件還是軟件盡量降低部署的複雜性,節約時間成本,盡量達到開箱即用,可以使用戶將更多的精力放在産品的研發上,而不用花費過多的時間和精力去操心底層系統的問題,用戶可以使系統提前准備好的主流的深度學習框架的容器鏡像進行開發,而後重新打包鏡像,直接將應用跑在容器中,使用戶對于系統的管理更加的簡單、清晰、明了。
 
 
    數盾POD采用一台數盾存儲于一台NVIDIA DGX STATION GPU服務器,存儲和GPU服務器之間使用萬兆網卡進行直連,采用直連的方式在一定程度以提高網絡的傳輸效率,直接將網絡磁盤挂載到GPU服務器的某個目錄下,而後容器在創建的時候將該目錄與容器中的目錄進行關聯,使得容器中的應用可以正常的訪問我們存儲中的數據,另外NVIDIA 專門開發了可以使用 docker 訪問GPU 資源的docker runtime,用戶可以安裝nvidia-docker 在啓動容器時使用——runtime =nvidia參數來在容器內使用GPU資源。
 
 
    數盾POD具備超高性能、大容量存儲、容器化管理、開箱即用以及成本低廉等特點。
 
1. 超高性能
使用dgx station 作爲我們的計算服務器,擁有4塊Telsa v100 GPU 配合NVIDIA開發的NVLINK技術突破PCIE 總線速度提高了GPU間通信的整體效率。
2. 大容量存儲
使用數盾Hippo200服務器作爲存儲服務器,是數盾科技研制一款基于ARM架構的分布式網絡存儲服務器,提供近百T容量存儲。
3. 容器化管理
使用nvidia 提供的nvidia docker runtime,可在容器內直接使用GPU資源,爲整個項目的管理提供了極大的便利。
4. 開箱即用
架構簡單,且系統內置了常用的容器鏡像,無需格外配置部署,方便用戶使用。
5. 成本低廉
采用數盾科技研制的Hippo200存儲服務器與NVIDIA DGX STATION 進行直連,無需額外的網絡設備,可節省一大部分成本。
 
    數盾科技持續秉承全球化發展戰略,從全球範圍考慮市場與資源分布,提高競爭力。並將繼續在高性價比深度學習硬件産品方面提高品質,降低成本,把産業鏈予以延伸,提高企業附加值,延長産業鏈,以領先的科研技術賦能AI+各行業的發展,推進人工智能全球化生態建設與發展。