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AIRack人工智能

时间:2018-09-14 09:15:51    浏览:81

平台描述

  人工智能人才紧缺,供需比仅为1:10,但面向众多学生的人工智能实验却难以开展。对此,AIRack人工智能实验平台提供了基于Docker容器集群技术开发的多人在线实验环境。平台基于深度学习计算集群,支持主流深度学习框架,方便快速部署训练环境,同时支持多人在线实验,并配套实验手册,同步解决人工智能实验配置难度大、实验入门难、缺乏实验数据等难题,可用于深度学习模型训练等教学、实践应用。


平台特性

  在线实验应用

  一键部署深度学习计算环境,快速启动训练任务

  支持多个人工智能实验在线训练

  动态分配GPU资源,实现资源的合理共享

  实时监控与掌握CPU/GPU资源使用情况及运行状态

  提供人工智能配套资源下载服务

 实验高效可靠

  基于Docker容器技术,可瞬间创建随时运行的实验环境

  使用几台机器即可虚拟出大量实验集群,并配套GPU,满足实验室规模使用需求

       采用Kubernetes容器编排架构管理集群,用户实验集群隔离、互不干扰

 软硬件高规格

  硬件采用GPU+CPU混合架构,实现对数据的高性能并行处理

  CPU选用英特尔E5-2600系列至强处理器,搭配英伟达多系列GPU

  最大可提供每秒176万亿次的单精度计算能力

  预装CentOS操作系统,集成TensorFlow、Caffe两套行业主流深度学习框架

一站式服务

  人工智能实验平台从实验环境、教材PPT、实验手册、实验数据、技术支持等多方面为人工智能课程提供一站式服务,大幅度降低人工智能课程学习门槛,满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求。

1.前沿教材PP

  平台提供由清华大学博士、中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授主编的《深度学习》配套PPT

  内容涉及人脑神经系统与深度学习、深度学习主流模型以及深度学习在图像、语音、文本中的应用等丰富内容


 2.专业的实验

  配套实验手册包括20个人工智能相关实验

  实验基于VGGNet、FCN、ResNet等图像分类模型

  实验应用Faster R-CNN、YOLO等优秀检测框架

  实现分类、识别、检测、语义分割、序列预测等人工智能任务

3.丰富的数据

  提供实验代码以及MNIST、CIFAR-10、ImageNet、CASIA WebFace、Pascal VOC、Sift Flow、COCO等训练数据集

  实验数据做打包处理,为用户提供便捷、可靠的人工智能和深度学习应用

 平台框架

  AIRack人工智能实验平台整体设计基于Docker容器集群技术,可一键创建随时运行的实验环境: 

  1.Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统,提供应用部署、维护、扩展机制等功能,利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用。

  2.实验时,系统预先针对人工智能实验内容构建好一系列基于CentOS7的特定容器镜像,通过Docker在集群主机内构建容器,为每个使用平台的用户开辟隔离的实验环境。

平台配置

  平台硬件参考配置如下:

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