人工智能-深度学习

电子科技大学信息与通信工程学院-GPU集群项目

2020-03-23 14:07:14 siton 10

电子科技大学信息与通信工程学院-GPU集群项目

项目背景:

      信息与通信工程学院成立于2018年1月,由原通信与信息工程学院的通信与信息系统二级学科和原电子工程学院的信号与信息处理二级学科的师生组建而成,图片关键词设有通信工程系、网络工程系、物联网工程系、电子工程系、信息工程系。学院设有通信工程、电子信息工程、网络工程、信息对抗技术、物联网工程5个本科专业,其中包括3个国家特色专业,1个教育部卓越工程师计划专业,通信工程专业于2015年、电子信息工程专业于2017年分别通过工程教育专业认证,实现了国际实质等效,进入全球工程教育的“第一方阵”。

      CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强,计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工,当需要对大数据bigdata做同样的事情时,GPU更合适,当需要对同一数据做很多事情时,CPU正好合适,深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型,这个模型的最大特点是,需要大数据来训练。因此,对电脑处理器的要求,就是需要大量的并行的重复计算,GPU的特点正好适用于大量并行运算。

核心需求:

    本院有多个研究团队,主要研究方向有成像探测与智能感知,图像处理研究,智能计算,计算机视觉与机器智能,智能视觉处理等,基于智能计算加速平台的搭建,这些智能化的研究都需要大量的数据处理,需要服务器集群来解决算力不足的问题。

解决方案:

    思腾合力针对电子科技大学信息与通信工程学院的需求,结合此前同类客户的实际经验,提出CPU+GPU异构资源解决方案,计算节点采用数台思腾合力自主研发IW4210-8G,针对不同的需求配置不同的GPU运算卡。

IW4210-8G:

高性能图片关键词

  • 4U机架式在密集外形下提供可扩展性和极高性能

  • 将 PCIe 3.0 集成至处理器以实现更低的延迟和功耗,同时扩展总容量和带宽

  • 新一代高性能内存与英特尔至强 Scalable系列处理器的速度完美结合,从而优化吞吐量

  • 最高可支持8块GPU加速卡

高可靠

  • 凭借大容量 2.5/3.5 " SATA 驱动器图片关键词

  • 支持 2.5 " 固态驱动器 (SSD),具有更高性能和可靠性的存储产品

  • 相对于电池典型的 1 年更换,新的闪存技术可将使用寿命延长至将近7 年

  • 支持高达 1.0 GB 的闪存恢复或 512 MB 的缓存

  • 内嵌RAID软件接口,无需打开机箱即可升级 RAID-5、-50 或 RAID-6、-60

总结:

    思腾合力通过GPU集群解决方案成功的为电子科技大学信息与通信工程学院搭建了智能计算加速平台,使其在图像处理研究,智能计算,计算机视觉与机器智能,智能视觉处理中取得了很好的成果。