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数人云联合清华OCP实验室共建深度学习平台

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数人云与清华大学交叉信息研究院开放计算项目实验室(OCP实验室)合作共建深度学习平台,平台通过数人云操作系统实现GPU资源共享,利用Docker技术交付深度学习的运行环境,让深度学习项目组师生可以更加灵活地使用GPU资源,解决深度学习环境部署繁琐的问题。

来源:ZD至顶网CIO与应用频道 2016年11月14日

关键字:数人云 OCP

ZD至顶网CIO与应用频道 11月14日 北京消息:近日,数人云与清华大学交叉信息研究院开放计算项目实验室(OCP实验室)合作共建深度学习平台,该平台通过数人云操作系统实现GPU资源共享,利用Docker技术交付深度学习的运行环境,让深度学习项目组师生可以更加灵活地使用GPU资源,并解决深度学习环境部署繁琐的问题。

深度学习算法的计算性能依赖强大的GPU计算能力,为了尽可能提高GPU资源利用率,数人云利用Mesos将GPU资源汇聚成资源池实现资源共享,并借用Docker交付深度学习的运行环境。

深度学习平台利用nvidia-docker ( https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker )容器化深度学习组件,同时,借助数人云搭建GPU集群,共享GPU资源。最终,为用户提供了可一条命令部署深度学习环境的平台。

数人云联合清华OCP实验室共建深度学习平台

NVIDIA GPU,平行计算平台CUDA与Docker 的集成

(图片来源https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki)

在节点内部,数人云利用nvidia-docker帮助容器内部的程序调用外面主机上的CUDA Driver。CUDA Driver及GPU Driver安装在外部Host上,CUDA Toolkit,及其它深度学习组件及用户应用程序运行在Docker容器中。这样既能快速配置环境,又保证了HOST不受用户应用程序污染。

数人云联合清华OCP实验室共建深度学习平台

在Docker容器中运行caffe device_query –gpu all的结果

数人云打造的GPU集群,将深度学习的任务分配到服务器上,采用分布式计算方法,极大程度上提高了GPU的资源利用率。

2015年6月,Facebook资助清华大学交叉信息研究院,成立中国唯一的一家OCP实验室,自2015年9月开始,数人云和清华大学交叉信息研究院助理院长徐葳博士合作在OCP实验室开展数据中心方面的相关研究工作。今年3月,数人云联合清华大学OCP实验室完成“百万并发”压力测试,数人云通过10台OCP服务器成功承载了百万并发HTTP请求,并进行了广泛的性能测试。

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