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NVIDIA DGX Station助力暨南大學AI教學科研提升
發布時間:2021-01-13
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來源:廣州恒聯

通過合理分配NVIDIA DGX Station AI超級計算機的算力,配合NGC容器鏡像和資源管理,暨南大學信息科學技術學院計算機系實現了深度學習的加速,提升了GPU資源利用率,解決了教學和科研任務的結合、應用、部署等實際問題。

 

暨南大學信息科學技術學院計算機系師資力量雄厚,擁有一支學科結構合理、富有學術活力的教學科研隊伍,形成了信息安全、圖像處理與精準測量、分布式系統與存儲、人工智能與知識工程等主要特色研究方向。

 

此前,暨南大學信息科學技術學院計算機系的教學與科研普遍采用單機單卡,不支持多機多GPU分布式并行計算來處理海量數據和計算任務。平時,服務器和GPU會處于閑置狀態。對于單個任務或團隊來說,也缺少多GPU節點服務器或集群的使用機會和經驗。同時,暨南大學信息科學技術學院計算機系的教學與科研實踐平臺分離,無法簡便的地共享資源,造成了資源浪費。此外,在實際的教學和科研中,還存在應用編譯難、應用優化難、實驗管理難等問題。

 

軟硬件功能雙管齊下

提升深度學習模型訓練效率

 

基于此,暨南大學信息科學技術學院計算機系采用了 NVIDIA DGX Station深度學習平臺,利用其先進的軟、硬件功能對計算性能、效率、算力資源分配等環節進行了優化與提升:

 

計算性能提升,速度、效率雙改善。NVIDIA DGX Station采用了4個NVIDIA V100 GPU,AI性能達到每秒500 teraflops,峰值功耗為1500W,遠低于400個 x86 CPU的同等功耗。此外,NVLINK技術可以在NVIDIA DGX Station的GPU之間提供超高帶寬(總計200GBps),同時延遲極低,能確保深度學習作業可跨多個GPU進行擴展,并獲得優于以標準PCIe總線連接的GPU的線性性能,極大的提升了實際應用性能和人工智能研究效率。

 

動態任務分配,優化算力資源應用。目前的應用環境擁有多個團隊和成員,每個成員可能會在工作組設置下,按照不同的計劃同時進行各自的實驗。NVIDIA DGX Station提供了游刃有余的解決方案。利用OS自身多用戶、多任務管理功能,可將單個或多個GPU指定給某個任務,在任務編排的助力下,可讓多個用戶同時利用GPU計算能力提高平臺的利用率和整體經濟效益。

 

 

實現教研平臺統一,軟件定義高效。NVIDIA DGX系統采用了NGC深度學習堆棧,它具備用于深度學習的單個統一堆棧,并且可以跨平臺進行預測執行。需要時,用戶可以將深度學習模型無縫傳輸到位于數據中心的GPU服務器或NVIDIA GPU Cloud中,然后傳輸回DGX工作站,無需重新編譯代碼,也不會產生其他軟件問題。無需區分硬件型號、操作系統和軟件版本,科研和教學和環境也可以做到統一。

 

此外,NVIDIA DXG系統還使用了docker+NVIDIA-docker2進行軟件倉庫管理。NGC提供了一個docker容器倉庫,包括NGC容器、registry以及平臺軟件,是 NVIDIA向所有NVIDIA GPU用戶提供的免費的、針對深度學習優化過的容器鏡像,可以幫助NVIDIA GPU用戶快速搭建深度學習環境,并盡可能高效地利用硬件的計算能力。

 

先進設計,構建友好實驗環境。很多傳統工作站都采用風冷設計,在系統的部署位置靠近用戶的情況下,可能會造成令人不適的運行環境。當單個用戶使用多個工作站來運行高性能工作負載時,此問題更加明顯。NVIDIA DGX Station采用水冷設計,可以緩解溫度問題,并營造出一個更安靜、舒適的運行環境。

 

有效改善教學科研實際問題

 

NVIDIA DGX Station采用了集成的軟硬件解決方案,允許系統在更高的可靠性和可預測性下運行。借助這些功能,非IT人員有效減少了扮演“系統集成工程師”或根據其工作負載需求嘗試對系統進行錯誤排查或微調所花費的時間,從而使得整個系統的IT部署時間和成本大幅降低,風險也更容易控制。暨南大學信息科學技術學院計算機系通過采用NVIDIA DGX系統,實現了計算性能、資源利用、研究效率等方面的明顯提升與改善。

 

 

 

 

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我們的業務范圍包括人工智能、大數據分析、課程資源建設、信息技術服務解決方案與服務、計算機軟硬件的銷售等。已為多個單位提供人工智能方向的解決方案及成功建設,包括清華大學、中科院、中山大學、暨南大學、廣州中醫藥大學等客戶;為廣州市工貿技師學院、廣東技術師范大學、廣東輕工職業技術學院等院校提供若干課程資源建設并且榮獲諸多獎項。

 

 

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