6月17日,在法兰克福召开的2019国际超计算大会(ISC19)上,浪潮发表了AI小HPC融合一体化,通过与英特尔的技术合作,为高性能计算(HPC)和人工智能(AI)用户提供了灵活、高效、易于使用的融合结构IT基础设施。
近年来,AI的兴起为HPC开辟了新的应用领域。HPC积累多年的多机并行、高速低延迟网络、管理调度算法等成熟技术大大减轻了管理使用AI集群的负担。但是,在实际环境中,AI和HPC在工作负荷、编程模型、开发应用程序等方面存在很多差异,如何实现资源整合利用,有效避免资源浪费,成为AIHPC用户共同面临的挑战。浪潮认为,从计算性能、扩展平台结构、系统优化设计等方面进行优化和重建,有效解决AI和HPC融合应用的新挑战。
浪潮发布的AIHPC融合一体化集成了最新的计算技术和优化软件,通过容器化配置的软件堆栈和灵活的节点设计,高效地支持AI和HPC的不同工作负荷在同一个计算平台上运行,加快AI和HPC的开发和应用创新。
浪潮AI、HPC融合一体机计算节点采用i48高密度多节点服务器,4U空间可支持16个英特尔最新的Cascade处理器和Omni-Path高速网络。集成了高效IntelAVX-512高级矢量扩展和深度学习强化指令集,为不同的HPC和AI工作负荷提供高密度、均衡计算、大容量存储等多种节点的混合配置方案,能够迅速适应不同负荷对计算、网络、存储的不同需求。最新的Intel、Xeon、Cascade、Lake处理器集成了DLboost深度学习强化技术,AI性能比上一代强化处理器提高了14倍。
在软件堆栈中,浪潮AIHPC一体化集浪潮AI开发平台AIStation、Teye应用特征分析工具于一体,提供涵盖数据处理、模型开发、模型培训、资源调度等场景的一站式平台解决方案,实现计算资源的统一管理、监控和调度,有效提高计算效率,为AI计算解放热情计算能力,帮助研发人员和数据科学家迅速开展深入学习网络模型的构建、培训工作。同时,内置基于Intel结构优化的主流AI框架,如基于Python的OptimizationforTensorFlow可以提高现代深度神经网络的易用性和可扩展性,OptimizationforCaffe是最受欢迎的图像识别框架之一,Intel为MKL函数库提供MXNet深度学习框架的内置支持等。
浪潮集团副社长彭震表示,目前人工智能与高性能计算的融合正在重新定义IT基础设施,硬件重建和软件定义的融合结构将成为未来最重要的计算模式之一。浪潮希望通过AIHPC融合一体化的创新,为世界高性能计算和人工智能用户提供灵活高效的统一计算平台,实现了科学计算和人工智能计算两种不同,但是在紧密的工作负荷之间灵活切换。
英特尔全球副优艾设计网_在线设计总裁、企业和政府事业部总经理Rajeb对Hazra说:传统HPC和AI的融合代表了计算领域的巨大范围变化。通过与浪潮这样的创新者合作,为科学家和研究者提供必要的工具,应对世界上最大的计算挑战。
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