景派高性能计算解决方案 | 深度学习解决方案

2023-08-18 13:50

深度学习最重要的核心就是矩阵运算，也就是浮点运算。深度神经网络由于层数多，结构复杂，节点数多，训练数据集大等特点，训练过程所需的时间特别长，通常以数日，数周，甚至数月来计算。计算型独立显卡（GPU）由于其计算单元数量大，并行处理能力强，可部署密度大等特点，几乎成为提高深度学习过程速度的一致选择。

项目背景

早在2015年，百度的首席科学家吴恩达博士在和硅谷人工智能实验室主任亚当·科茨博士在Reddit上进行问答互动时就已经提到，深度学习的两个关键驱动因素是计算能力的提升和可获得数据的增加，他认为深度学习的前沿正转移到高性能计算。在高性能计算领域，GPU是不可分割的一部分，可以训练如图像、笔迹、声音识别等颇具挑战的应用程序并加快训练速度，目前的深度学习解决方案几乎完全依赖NVIDIA GPU加速计算。

解决方案

CPU+GPU异构协同计算

使用NVIDIA推出的Tesla计算平台

客户收益

GPU资源的有效利用

为了避免计算任务之间出现冲突而导致任务失败或计算时间延长，计算任务会通过资源可用情况排队。

任务的优先级管理

优先级管理的功能能够保证当资源不足，紧急项目或任务可以获得更高的优先级从而提前执行。

集群的并行能力

多节点的并行计算，高性能计算集群采用公认的计算方法，支持多种MPI和网络协议。

高性能的GPU显卡

根据用户的实际需求都搭载了NVIDIA的显卡，提供GTX 1080Ti到Tesla A100/800，多种多样的GPU显卡、不同的配置和显存。

景派服务

景派科技针对客户实际情况，量身定制整体方案，多方测试保证方案高效可行；免费送货上门并安装到指定位置，协助客户将采购的新机搭建集群、或客户已有集群当中，为客户提供相应管理软件以及技术支持，提高机组硬件工作效率；面向客户所用软件，对硬件系统配置进行针对性优化，全面提升硬件性能释放；为客户提供终身运维服务，尽可能延长设备使用期限，提升设备的潜在价值；免费提供长期售后技术支持服务，为客户解答服务器使用过程中所遇到的技术问题。