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平臺描述
 
　　人工智能人才緊缺，供需比僅為1：10，但面向眾多學(xué)生的人工智能實驗卻難以開展。對此，AIRack人工智能實驗平臺提供了基于Docker容器集群技術(shù)開發(fā)的多人在線實驗環(huán)境。平臺基于深度學(xué)習(xí)計算集群，支持主流深度學(xué)習(xí)框架，方便快速部署訓(xùn)練環(huán)境，同時支持多人在線實驗，并配套實驗手冊，同步解決人工智能實驗配置難度大、實驗入門難、缺乏實驗數(shù)據(jù)等難題，可用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練等教學(xué)、實踐應(yīng)用。
 

 

 
平臺特性
 
 
 
　　在線實驗應(yīng)用

 
　　一鍵部署深度學(xué)習(xí)計算環(huán)境，快速啟動訓(xùn)練任務(wù)

 
　　支持多個人工智能實驗在線訓(xùn)練

 
　　動態(tài)分配GPU資源，實現(xiàn)資源的合理共享

 
　　實時監(jiān)控與掌握CPU/GPU資源使用情況及運行狀態(tài)

 
　　提供人工智能配套資源下載服務(wù)

 
 

 
 
　　實驗高效可靠

 
　　基于Docker容器技術(shù)，可瞬間創(chuàng)建隨時運行的實驗環(huán)境

 
　　使用幾臺機器即可虛擬出大量實驗集群，并配套GPU，滿足實驗室規(guī)模使用需求

 
　　采用Kubernetes容器編排架構(gòu)管理集群，用戶實驗集群隔離、互不干擾

 
 

 
　　軟硬件高規(guī)格

 
　　硬件采用GPU+CPU混合架構(gòu)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高性能并行處理

 
　　CPU選用英特爾E5-2600系列至強處理器，搭配英偉達多系列GPU

 
　　最大可提供每秒176萬億次的單精度計算能力

 
　　預(yù)裝CentOS和Ubuntu操作系統(tǒng)，集成Caffe、TensorFlow、PyTorch、Keras等主流深度學(xué)習(xí)框架

 

 
　　一站式服務(wù)

 
　　人工智能實驗平臺從實驗環(huán)境、教材PPT、實驗手冊、實驗數(shù)據(jù)、技術(shù)支持等多方面為人工智能課程提供一站式服務(wù)，大幅度降低人工智能課程學(xué)習(xí)門檻，滿足課程設(shè)計、課程上機實驗、實習(xí)實訓(xùn)、科研訓(xùn)練等多方面需求。
 

 
　　1.前沿教材PPT

 
　　平臺提供由清華大學(xué)博士、中國信息協(xié)會大數(shù)據(jù)分會副會長劉鵬教授主編的《深度學(xué)習(xí)》配套PPT。內(nèi)容涉及人腦神經(jīng)系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)主流模型以及深度學(xué)習(xí)在圖像、語音、文本中的應(yīng)用等豐富內(nèi)容。

 

 


 

 
　　此外，還有10本正在籌備的書籍，也可為高校開展人工智能教學(xué)實驗提供相關(guān)幫助。

 

 


 
 
　　2.專業(yè)的實驗

 
　　配套包括116個人工智能相關(guān)的實驗，主要分別為四個模塊，每個模塊具體內(nèi)容如下：

 
　　①基礎(chǔ)實驗：Linux基礎(chǔ)實驗，python基礎(chǔ)實驗，基本工具使用

 
　?、跈C器學(xué)習(xí)實驗：常用機器學(xué)習(xí)Python庫，機器學(xué)習(xí)算法實驗
 

 
　　③深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實驗：圖像處理，Caffe基礎(chǔ)使用，TensorFlow基礎(chǔ)使用，Keras基礎(chǔ)使用，PyTorch基礎(chǔ)使用。
 
 
　?、苌疃葘W(xué)習(xí)算法實驗：基礎(chǔ)實驗，進階實驗

 

 
 
    3.豐富的數(shù)據(jù)

 
　　提供實驗代碼以及MNIST、CIFAR-10、ImageNet、CASIA WebFace、Pascal VOC、Sift Flow等訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

 
　　實驗數(shù)據(jù)做打包處理，為用戶提供便捷、可靠的人工智能和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

 

 
平臺框架
 
　　AIRack人工智能實驗平臺整體設(shè)計基于Docker容器集群技術(shù)，可一鍵創(chuàng)建隨時運行的實驗環(huán)境：
 
　　1.Kubernetes是Google開源的容器集群管理系統(tǒng)，提供應(yīng)用部署、維護、擴展機制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨機器運行容器化的應(yīng)用。
 
　　2.實驗時，系統(tǒng)預(yù)先針對人工智能實驗內(nèi)容構(gòu)建好一系列基于CentOS7或Ubuntu的特定容器鏡像，通過Docker在集群主機內(nèi)構(gòu)建容器，為每個使用平臺的用戶開辟隔離的實驗環(huán)境。
 

 
平臺配置
 
　　管理服務(wù)器配置參數(shù)：
 
      產(chǎn)品型號  詳細配置  單位  數(shù)量    CPU  Xeon E5-2620 V4  顆  2    內(nèi)存  32GB 內(nèi)存  根  3    SSD  480GB SSD固態(tài)硬盤  塊  2    硬盤  240G固態(tài)硬盤  塊  1