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浪潮ISC19发布AI HPC融合一体机

6月17日,德国,在2019年法兰克福国际超级计算大会(ISC19)上,浪潮通过与英特尔的技术合作,通过高性能计算(HPC)和人工智能(AI)发布了AI HPC融合集成机。用户提供灵活,高效且易于使用的融合基础架构IT基础架构。

近年来,人工智能的兴起为HPC开辟了新的应用。 HPC积累的成熟技术,如多机并行,高速低延迟网络和管理调度算法,大大减轻了管理AI集群使用的负担。然而,在实际环境中,由于AI和HPC在工作量,编程模型和开发应用方面存在很多差异,如何实现资源的集成和利用,有效避免资源浪费已成为AI HPC用户的共同挑战。浪潮认为,需要通过计算性能,可扩展平台架构和系统优化设计进行优化和重新配置,以有效解决AI和HPC融合应用带来的新挑战。

浪潮的AI HPC融合一体化集成了最新的计算技术和优化软件,通过集装箱化软件堆栈和灵活的节点设计,有效支持在同一计算平台上运行的AI和HPC的不同工作负载。加速AI HPC研发和应用创新。

Wave AI HPC集成计算节点采用i48高密度多节点服务器,可在4U空间内支持16个Intel最新的Cascade Lake处理器和Omni-Path高速网络。集成了英特尔AVX-512高级矢量扩展和深度学习增强指令集。它可以为不同的HPC和AI工作负载提供高密度,平衡计算,大容量存储和其他类型节点的混合部署方案。适应不同负载对计算,网络和存储的不同需求是灵活的。最新的Intel Xeon Cascade Lake处理器集成了DL Boost深度学习增强技术,AI的性能比上一代高强度处理器高出14倍。

在软件堆栈上,Wave AI HPC集成了AIStation和Teye应用程序功能分析工具,提供一站式平台解决方案,涵盖数据处理,模型开发,模型培训,资源调度和其他场景,实现计算资源的统一管理,监控和调度,并有效提高计算效率。为人工智能计算释放巨大资源,帮助研发人员和数据科学家快速开发深入学习网络模型的构建和培训。同时,基于英特尔架构优化的主流AI框架也是内置的。例如,基于Python的Optimal for TensorFlow可以增强现代深度神经网络的可用性和可扩展性。 Caffe的最佳选择是最受欢迎的图像识别框架之一。英特尔MKL函数库为MXNet深度学习框架提供内置支持。

浪潮集团副总裁彭震表示,“目前,人工智能与高性能计算的整合正在重新定义IT基础设施。硬件重构+软件定义的融合架构将成为未来最重要的计算范式之一浪潮希望通过AI HPC Convergence Machine创新为全球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,实现科学计算和人工智能计算之间的灵活切换。

英特尔公司和政府业务部全球副总裁Rajeeb Hazra表示,“传统HPC与人工智能的融合代表着计算领域的巨大转变。通过与浪潮这样的创新者合作,我们将为科学家和研究人员提供这些工具。需要解决世界上最大的计算挑战。“

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