人工智能是一种使用机器学习和深度学习等算法来模拟人类智能和实现自主决策的方法,通常用于自然语言处理、图像识别、智能机器人和智能交通等领域。
随着人工智能(尤其是深度学习)模型和算法的发展,大型复杂模型、海量数据所需要的算力持续增长,高性能计算为机器学习提供了大规模并行、分布计算的基础设施。
AI技术正在越来越多的应用到以建模和仿真为主的传统高性能计算中去,而HPC本身也正在成为承载AI巨量计算任务的最佳平台。
随着人工智能(尤其是深度学习)模型和算法的发展,大型复杂模型、海量数据所需要的算力持续增长,高性能计算为机器学习提供了大规模并行、分布计算的基础设施。
AI技术正在越来越多的应用到以建模和仿真为主的传统高性能计算中去,而HPC本身也正在成为承载AI巨量计算任务的最佳平台。
面临的挑战
计算能力不足
随着人工智能训练精度与规模要求的不断提升,人工智能基础设施正承担越来越高的负载水平,需要性能更加强大、算力充足、敏捷扩展的HPC
计算能力不足
资源分散分布
人工智能用户操作只位于自己的工作站及存储之间,数据孤岛明显,计算资源相对分散,无法形成统一管理与统一分配
资源分散分布
缺乏统一管理
人工智能应用业务流复杂,缺乏灵活有效的统一管理平台和全局统筹工具,没有统一的调度流程,不同任务无法形成统一业务流,响应缓慢
缺乏统一管理
方案价值
01联智科技提供HPC/AI集群建设全流程解决方案
提供一整套异构的、满足深度学习应用的HPC/AI整体解决方案,高效且经济地提供训练和推理加速,实现作业与训练任务的流程统一调度。
02解决深度学习神经网络更大规模、更复杂的问题
极高的计算性能、巨大的内存池和优化的节点间通信网络极大地扩展深度学习网络识别相关结构和模式的能力。
03降低传统 HPC 用户使用 AI 的门槛
集成AI 主流框架和Horovod 分布式系统,通过统一的集群资源调度平台,轻松实现基于常见主流框架(Tensorflow/Caffe)的分布式训练和推理,并在多节点分布式训练实例上取得极佳加速比。