? 近年來，圍繞 AI 技術(shù)的國際競爭正愈演愈烈。為了搶占先機，設(shè)立 AI 專業(yè)成了各大高校順應(yīng)科技發(fā)展趨勢的重大舉措。為幫助高校推進 AI 技術(shù)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)、研究開發(fā)和成果轉(zhuǎn)化，才云科技打造定制化 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)，支持國家科技建設(shè)。
某高校是由上海市人民政府和中國科學院共同舉辦的一所“小規(guī)模、高水平、國際化的研究型、創(chuàng)新型”大學。它借鑒了世界一流理工科大學的發(fā)展經(jīng)驗，從理工科入手培養(yǎng)各科專業(yè)人才，推進研究成果在各行業(yè)落地。
作為人工智能高校聯(lián)盟的倡導者之一，為更好地進行 AI 學科建設(shè)，進一步鞏固學校在計算機視覺、自然語言處理、深度學習、圖形學等領(lǐng)域的優(yōu)勢，該高校聯(lián)手才云科技，為高性能計算（HPC）集群打造了一套平臺管理系統(tǒng)，為提升集群計算效率、提高資源利用率、降低成本提供了極大支持。
AI 學科建設(shè)需從 HPC 起步
高校 HPC 集群是一種為學校密集型科研任務(wù)提供高性能計算支持的計算硬件，通常計算速度要達到每秒萬億次級。作為科學研究不可或缺的計算工具，它在研究領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用和巨大的影響力，也是衡量一所學?？蒲袑嵙Φ闹匾笜酥?。
自建校以來，該高校依托高性能 HPC 集群，已在物理、化學、生命科學等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)巨大科研進展。而隨著 AI 研究的逐步展開，考慮到 AI 研究離不開龐大的數(shù)據(jù)、精確的數(shù)據(jù)標記和數(shù)十倍于一般科研項目的計算量，學校對用 HPC 集群支撐深度學習任務(wù)，促進 AI 與 HPC 的融合提出了更高的要求。
同時，為了承擔更多國家級、地級科研課題，加快進行學科建設(shè)和人才培養(yǎng)，一些可預(yù)見的長期問題，如計算資源部署、使用現(xiàn)狀與日益增長的科研任務(wù)需求之間的矛盾也亟需得到重視：
物理資源管理零散。該高校在浦東浦西建有兩個數(shù)據(jù)中心，各數(shù)據(jù)中心內(nèi)的機器配置不一，共有 8 個集群、124 臺服務(wù)器、近 300 塊 GPU、大量 CPU 及內(nèi)存資源。雖然規(guī)模龐大，但這些資源缺乏有效的統(tǒng)一管理工具，存在計算資源過于分散、缺乏高效統(tǒng)籌機制的問題；
資源申請不規(guī)范。為滿足各學科科研需求，學校一般都有針對 HPC 集群使用的完善申請、使用手冊。但該高校的資源申請流程仍過于繁瑣，缺乏自動化的資源申請、分配工具。當申請人提交申請后，計算資源需要依靠人工手動分配，無法實現(xiàn)即租即用，整個過程耗時耗力；
資源利用率低。該高校的服務(wù)器資源只能以整機的方式分配給各教研室，例如一臺服務(wù)器有 6 塊 GPU，當某個 AI 任務(wù)只需使用 5 塊 GPU 時，申請人會被分到一整臺服務(wù)器，如此分配方式往往導致資源使用不飽和，造成浪費；
資源回收困難。任務(wù)結(jié)束后，由于需要人工手動清理機器遺留數(shù)據(jù)，該高校的 HPC 集群也存在資源回收不及時、機器時常處于閑置狀態(tài)的問題。
才云：構(gòu)建 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)
針對該高校 HPC 集群的使用現(xiàn)狀，才云科技基于自研智能容器云平臺 Caicloud Compass 和人工智能云平臺 Caicloud Clever，打造了一套定制化的 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)。
新系統(tǒng)實現(xiàn)了計算資源的池化管理和機器資源的邏輯化分配，并依靠對底層高性能計算資源的科學管理，大幅提升了深度學習項目的分布式訓練能力。
助力學科建設(shè)，創(chuàng)建深度學習平臺方案
為了讓高校 HPC 更好地承擔 AI 科研項目，才云科技在 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)中集成了深度學習平臺方案，能為高校數(shù)據(jù)管理、模型構(gòu)建、模型上線提供一站式便捷服務(wù)。
具備深度學習全流程工程化管理能力。HPC 集群平臺管理系統(tǒng)集數(shù)據(jù)導入、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓練、服務(wù)上線、模型管理等功能于一體，可有效支持語義分析、仿真模擬、圖形渲染等深度學習科研項目，幫助高校簡化項目流程、加速項目開展進度。
集成 infiniband 網(wǎng)絡(luò)。infiniband 網(wǎng)絡(luò)是用于 HPC 的計算機網(wǎng)絡(luò)通信標準，具有極高吞吐量和極低延遲的特點，既可用作服務(wù)器與存儲系統(tǒng)之間的直接或交換互連，也可用于存儲系統(tǒng)之間的互連?？紤]到深度學習對計算速度的苛刻要求，HPC 集群平臺管理系統(tǒng)集成 infiniband 網(wǎng)絡(luò)，為 AI 項目運算速度提供保障。
集成并行存儲系統(tǒng)。在 HPC 中，傳統(tǒng) NFS 存儲在集群不斷增加時易出現(xiàn)存儲瓶頸，而才云科技集成的并行存儲則可以把后端的多套存儲陣列統(tǒng)一成一個大的存儲，不僅保證了可靠性，讀寫性能和帶寬也更出色，幫助高校顯著提高運算效率。
構(gòu)建資源池，統(tǒng)一管理物理資源
為了破解該高校物理資源分散兩地的難題，才云科技的 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)將兩個中心的 124 臺服務(wù)器資源統(tǒng)一納管至系統(tǒng)環(huán)境內(nèi)，實現(xiàn)了計算資源的平臺級統(tǒng)籌管理。
系統(tǒng)可以依據(jù)主機生命周期、狀態(tài)、性能對計算資源做細粒度劃分，提供 CPU、GPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)負載、任務(wù)運行數(shù)量等指標的可視化監(jiān)控及靈活高效的服務(wù)器上下線功能，幫助高校大幅提升資源利用率，確保所有資源的安全可用。
細化申請流程，自動回收資源
才云科技的 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)具備用戶權(quán)限管理體系，實現(xiàn)了資源按系統(tǒng)管理員、教研室管理員、學生（教師）三級用戶劃分。
全量集群資源由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一管理，各教研室管理員先向系統(tǒng)管理員申請教研室所需資源，再按需分配給學生、教師。任務(wù)結(jié)束后，系統(tǒng)管理員只需在 HPC 資源管理可視化界面調(diào)低額度或關(guān)閉教研室賬號，即可完成資源回收，資源申請回收效率大幅提升。
提供自動化運維能力，提高資源利用率
為了提升 HPC 集群管理的自動化水平，才云科技 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)提供應(yīng)用、AI 模型任務(wù)開發(fā)運維過程中的一些常見管理能力，如用戶環(huán)境隔離管理、任務(wù)生命周期管理、容器生命周期管理、代碼開發(fā)管理、存儲管理、鏡像管理、監(jiān)控管理、日志管理、配置管理等，大大減輕工作人員的工作負擔。
展望未來
自上線后，才云科技的 HPC 集群平臺管理系統(tǒng)為該高校降低人力成本、減少浪費、提高 HPC 集群資源利用率提供著巨大支持。在該系統(tǒng)的助力下，該高校的 AI 科研成果也在國際上高光頻現(xiàn)，推動上海成為全國的 AI 科研高地。
更可喜的是，和才云科技的合作還讓該高?？吹搅死米越ㄔ崎_拓教育行業(yè)公有云的前景。為了更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)中心的價值，該高校可將暑假期間閑置的計算資源以公有云的形式對外提供 ，打造人工智能云，幫助更多高校和企業(yè)加速 AI 研發(fā)和成果落地。
根據(jù)國務(wù)院 2017 年發(fā)布的人工智能發(fā)展規(guī)劃，到 2020 年，中國人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進水平同步，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1500 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元。在當前這個實現(xiàn) AI 加速發(fā)展的絕佳時刻，才云科技希望能幫助更多高校抓住機遇，艱苦奮斗，只爭朝夕，助力中國 AI 贏在起跑線。
