干貨分享|NVIDIA GPU應(yīng)用解決方案加速AI應(yīng)用落地

前言：現(xiàn)今已是2023年了，科技在快速發(fā)展，特別是數(shù)字智能時代的到來，AI作為核心驅(qū)動力量為醫(yī)療行業(yè)、汽車行業(yè)以及AI等行業(yè)帶來了巨大轉(zhuǎn)變。

如在醫(yī)療行業(yè)，應(yīng)用認(rèn)知計算技術(shù)AI能為人們的健康保駕護航，將人工智能應(yīng)用到醫(yī)院平臺，能從各種渠道分析訪問者的健康狀況并提供保健相關(guān)的洞察力，并與訪問者進行雙向互動。對于患者而言，AI可以幫助自己預(yù)知發(fā)病時間，并及時尋求有效的解決方案；

如在汽車行業(yè)，可以利用AI技術(shù)進行自動駕駛，改變我們的出行方式，創(chuàng)造更安全、更高效的出行方式；

如在AI行業(yè)，人工智能可以自主學(xué)習(xí)大量而深厚的專業(yè)知識，開發(fā)者能通過人工智能對這些大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練、推理和學(xué)習(xí)。

……

我們都知道支撐AI應(yīng)用需要完善的基礎(chǔ)架構(gòu)，但是在AI解決方案部署過程中，從底層算力平臺到上層資源管理軟件，整個基礎(chǔ)架構(gòu)需要集成CPU、GPU、存儲、網(wǎng)絡(luò)等多種硬件基礎(chǔ)設(shè)施，其中GPU是部署過程中的關(guān)鍵，因為GPU加速計算是近年來集群建設(shè)的主流方案，可以提供卓越的應(yīng)用程序性能，將應(yīng)用程序計算密集部分的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到GPU，同時仍由CPU運行其余程序代碼，可顯著提高應(yīng)用程序的運行速度，建設(shè)一個GPU高性能計算集群可以提供一個GPU加速的人工智能實驗平臺，促進企業(yè)人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等算法方面的研究和應(yīng)用。

此外，還需要pytorch、Tensorflow等AI框架，AI框架是為了更輕松、高效地研究和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，目前主流的深度學(xué)習(xí)框架都很好的支持GPU加速，框架可專門為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）訓(xùn)練所需的計算提供支持高度優(yōu)化GPU的代碼NVIDIA的框架經(jīng)過調(diào)優(yōu)和測試，可提供非常出色的GPU性能，借助這些框架，用戶可以通過簡單的命令行或Python等腳本語言接口訪問代碼。許多功能強大的DNN都可通過這些框架來訓(xùn)練和部署，而無需編寫任何GPU或復(fù)雜的編譯代碼。再通過docker容器技術(shù)，調(diào)度器等軟件進行統(tǒng)一的計算資源與數(shù)據(jù)庫管理和調(diào)度，可從GPU加速帶來的訓(xùn)練速度提高中受益。

如果將能成功跑起來的AI應(yīng)用比做一輛車，那么算法就是發(fā)動機，大數(shù)據(jù)是油，提供動力，而GPU計算力就是車輪，只有三者相匹配、融為一體，才能跑得快、跑得遠(yuǎn)。

工欲善其事必先利其器， 機房建設(shè)是部署AI應(yīng)用的基礎(chǔ)，也是整個基礎(chǔ)架構(gòu)中最底層的部分，合理的機房建設(shè)可以滿足未來計算資源的擴容，可以提高計算資源的利用率，節(jié)省空間與能耗，機房基礎(chǔ)設(shè)施涉及服務(wù)器機柜、KVM切換器、UPS不間斷電源、精密空調(diào)、防靜電地板，新風(fēng)系統(tǒng)、隔音的處理等等，機房基礎(chǔ)建設(shè)要考慮未來算力資源的擴充，提前根據(jù)算力平臺的功耗考慮供電系統(tǒng)，根據(jù)設(shè)備的數(shù)量考慮機房空間。

另外機房基礎(chǔ)建設(shè)分為傳統(tǒng)機房和模塊化機房，傳統(tǒng)機房一般采用工業(yè)空調(diào)對機房整體空間制冷的方式，或者是采用精密空調(diào)架空地板下送風(fēng)方式制冷方式，模塊化機房與傳統(tǒng)機房最大的區(qū)別在于能夠最大限度的利用制冷功率為設(shè)備散熱。因為其采用封閉冷通道方式，冷氣與熱氣隔離，整體提高制冷效率；空調(diào)與IT機柜并排間隔擺放，采用空調(diào)水平送風(fēng)直接對機柜吹冷風(fēng)，滿足其散熱需求，為客戶節(jié)約大量運營成本。其次，模塊化機房能夠快速部署。因其出廠前完成機柜的預(yù)安裝，現(xiàn)場只需接通外部電源，固定機柜等簡單操作即可使用，思騰合力包頭云計算中心即采用模塊化機房，位于包頭市稀土高新區(qū)，總面積2400平米，地板承重800KG/㎡，抗震烈度等級8級，電力方面稀土變+沼潭變，雙市電保障，發(fā)電機冗余，滿負(fù)荷下可運行12小時，并與加油站簽署供油合同，UPS采用采用2N冗余UPS供電，滿載后備120分鐘，空調(diào)方面采用N+1列間精密空調(diào)，運營安全方面采用雙冗余華為6680防火墻，開啟IPS/IDS/防病毒功能，采用7x24小時不間斷全方位機房監(jiān)控，采用大數(shù)據(jù)動態(tài)感知系統(tǒng)，實時分析預(yù)警。

在解決機房建設(shè)這個基礎(chǔ)問題后，硬件問題亦是重點。

要知道硬件資源層構(gòu)成復(fù)雜，部署AI應(yīng)用需要涉及算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲等方面，標(biāo)準(zhǔn)的集群構(gòu)建需要管理節(jié)點、計算節(jié)點、存儲節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、我們一般管理節(jié)點采用普通2U機架式服務(wù)器，顧名思義，它是承擔(dān)集群中管理的角色，計算節(jié)點即我們提供核心算力的部分，通常采用GPU服務(wù)器，為首的有NVIDIA A40 Tensor Core GPU。

NVIDIA A40是NVIDIA Ampere 架構(gòu)GPU，速度提升一倍的單精度浮點 (FP32) 運算處理和改善的能效可顯著提高圖形和模擬工作流程的性能，A40采用第二代 RT Core 的吞吐量是上一代的 2 倍，并能同時運行光線追蹤和著色或降噪功能，從而大幅加快工作負(fù)載的運行速度，A40采用第三代 Tensor Core新的 Tensor Float 32 (TF32) 精度提供的訓(xùn)練吞吐量達(dá)到上一代的 5 倍，而且無需更改代碼即可加速 AI 和數(shù)據(jù)科學(xué)模型的訓(xùn)練。從硬件上支持結(jié)構(gòu)稀疏度使推理吞吐量提升一倍；另外，A40具有超高速 GDDR6 顯存，單卡48GB，還可通過 NVLink 擴展到高達(dá) 96 GB，為數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和創(chuàng)意專業(yè)人士提供所需的大容量顯存，讓他們能夠處理大型數(shù)據(jù)集以及數(shù)據(jù)科學(xué)和模擬等工作負(fù)載，PCI Express 第 4 代將 PCIe 第 3 代的帶寬增加了一倍，因而提升了從 CPU 內(nèi)存?zhèn)鬏敂?shù)據(jù)的速度，能更好地支持 AI、數(shù)據(jù)科學(xué)和 3D 設(shè)計等數(shù)據(jù)密集型任務(wù)，更快的 PCIe 性能還能加速 GPU 直接顯存訪問 (DMA) 傳輸，A40 向后兼容 PCI Express 第 3 代，這也提供了部署靈活性。

（圖 NVIDIA A40）

*與 NVIDIA 產(chǎn)品相關(guān)的圖片或視頻（完整或部分）的版權(quán)均歸 NVIDIA Corporation 所有

思騰合力GPU服務(wù)器從2U2卡，2U4卡到4U4卡，4U8卡，4U10卡均有覆蓋，像IW4222-8GR這塊8卡GPU服務(wù)器，就是我們構(gòu)建集群經(jīng)常用到的一款服務(wù)器，它支持2顆第三代Intel? Xeon? Icelake系列可擴展處理器，TDP 270W，提供強大的X86處理平臺針對推理及訓(xùn)練應(yīng)用，帶寬翻倍的PCIe Gen4平臺上可支持8塊雙寬GPU卡，專為高密度GPU計算提供多方位的性能支持，支持高速網(wǎng)絡(luò)，存儲和其他IO擴展，8個U.2硬盤。為高端計算平臺提供高速傳輸和數(shù)據(jù)存儲能力。同時進一步優(yōu)化運維效率，擁有專業(yè)管理平臺能夠?qū)崿F(xiàn)對市面主流的各類GPU實現(xiàn)識別，監(jiān)控，風(fēng)扇調(diào)速支持，故障報警等功能；存儲節(jié)點即AI應(yīng)用中存放數(shù)據(jù)的地方，AI應(yīng)用對于數(shù)據(jù)量的需求非常龐大，而且對于讀寫性能、帶寬都要求很高，所以對存儲的容量、性能及安全性都有要求，存儲可以采用分布式存儲系統(tǒng)，即數(shù)據(jù)分布到各個存儲節(jié)點上，并行讀寫，提供存儲性能，同時可以采用不同的冗余方式，比如雙副本、多副本、糾刪碼冗余技術(shù)等等，保證數(shù)據(jù)安全性，這塊我司具備4U24盤位、4U36盤位存儲服務(wù)器，也有自己的分布式存儲管理軟件，可提供集性能、容量、安全性與一體的分布式存儲系統(tǒng)；網(wǎng)絡(luò)節(jié)點有3套：管理網(wǎng)絡(luò)、計算網(wǎng)絡(luò)和IPMI網(wǎng)絡(luò)，這里管理網(wǎng)絡(luò)一般采用千兆以太網(wǎng)，計算網(wǎng)絡(luò)一般采用萬兆光纖網(wǎng)絡(luò)或者IB網(wǎng)絡(luò)，IPMI網(wǎng)絡(luò)做遠(yuǎn)程管理使用。

（圖 IW4222-8GR ）

*與 NVIDIA 產(chǎn)品相關(guān)的圖片或視頻（完整或部分）的版權(quán)均歸 NVIDIA Corporation 所有

NVIDIA A40 GPU 可使數(shù)據(jù)中心的性能和多工作負(fù)載能力獲得進化式飛躍。它集優(yōu)秀的專業(yè)圖形性能與強大的計算和 AI 加速能力于一體，可應(yīng)對當(dāng)今的設(shè)計、創(chuàng)意和科學(xué)挑戰(zhàn)。NVIDIA A40 能驅(qū)動新一代虛擬工作站和基于服務(wù)器的工作負(fù)載，并隨時隨地為專業(yè)人士提供光線追蹤渲染、模擬、虛擬制作等領(lǐng)域的先進功能。NVIDIA A40 對最新 vGPU 軟件的支持使復(fù)雜的圖形工作負(fù)載可以在虛擬環(huán)境中運行，且性能可與裸機媲美。

Citrix 產(chǎn)品管理副總裁 Calvin Hsu 表示：“Citrix Hypervisor8.2 和 Citrix Virtual Desktops 支持 NVIDIA 最新的 vGPU 軟件和 NVIDIA A40 ，盡管客戶需要處理的數(shù)據(jù)和工作負(fù)載不斷增加，我們依然可以繼續(xù)為其提供運行圖形密集型可視化應(yīng)用程序的所需性能。 Citrix 和 NVIDIA 虛擬化技術(shù)的結(jié)合使用戶無論身在何處，都能夠訪問這些應(yīng)用程序，并獲得與物理工作站相媲美的優(yōu)質(zhì)體驗?！?/span>

紅帽產(chǎn)品管理總監(jiān) Steve Gordon 表示：“NVIDIA 最新一代 A40 GPU 和 NVIDIA vGPU 軟件的結(jié)合，以及紅帽企業(yè) Linux 和紅帽虛擬化的支持，能夠為用戶提供一個強大的平臺。無論在石油天然氣還是媒體娛樂行業(yè)，都能滿足從 AI/ML 到可視化領(lǐng)域最嚴(yán)苛的工作負(fù)載。隨著組織轉(zhuǎn)型并越來越多地使用 Kubernetes 進行容器設(shè)計并作為其應(yīng)用程序的關(guān)鍵構(gòu)建模塊，我們認(rèn)為紅帽可能是容器化和虛擬化工作負(fù)載的終點?！?/span>

上面介紹了很多關(guān)于硬件資源層的知識，筆者再分享下構(gòu)建好集群硬件后，關(guān)于平臺軟件的部署的問題

我們在開篇講到部署AI應(yīng)用需要pytorch、Tensorflow等AI框架,如果沒有平臺軟件統(tǒng)一管理，就需要使用者自己安裝應(yīng)用環(huán)境，包括CUDA、AI框架、docker等，再進行環(huán)境的調(diào)試，在AI部署中，軟件環(huán)境調(diào)試非常耗費時間，并且不是所有使用者都熟悉各種軟件環(huán)境，此外，沒有軟件平臺做統(tǒng)一管理，會造成資源分配不均，容易產(chǎn)生計算資源的浪費，比如大多數(shù)高校發(fā)現(xiàn)GPU 計算資源被初學(xué)者占用，往往導(dǎo)致真正科研計算任務(wù)匱乏計算資源，基于 Docker 環(huán)境的計算管理環(huán)境常常發(fā)生計算資源搶占現(xiàn)象，讓管理者應(yīng)接不暇各種投訴，這里思騰合力有自主開發(fā)的SCM人工智能云平臺軟件，集成了主流的AI框架，可實現(xiàn)計算資源池化，按需分配給一個或多個用戶使用。SCM云平臺可對 GPU 高性能計算資源進行統(tǒng)一的管理和調(diào)度，有效滿足用戶在深度學(xué)習(xí)等科研及教學(xué)方面的需求，用戶可以快速的在平臺上進行數(shù)據(jù)處理、算法設(shè)計、模型訓(xùn)練、模型驗證、模型部署等工作，而不用關(guān)心底層復(fù)雜的集群構(gòu)建與調(diào)度機制以及深度學(xué)習(xí)框架的安裝部署、性能調(diào)優(yōu)等問題，在充分簡化深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方面工作的同時有效提高資源利用率。

其實分享到這里，我們的AI應(yīng)用的全套裝備差不多就齊全了，下面以實際案例，讓我們在看看一個AI應(yīng)用究竟是如何落地的。

案例1：國內(nèi)某知名智能汽車設(shè)計及制造商AI駕駛基礎(chǔ)架構(gòu)建設(shè)，定位于深圳，成立于2014年，是一家專注未來出行的科技公司。他們一直堅持飽和式研發(fā)投入，構(gòu)建全棧自研的核心能力，如今已經(jīng)成為中國領(lǐng)先的智能電動汽車公司之一。

背景：在研發(fā)的過程中，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及訓(xùn)練，需要大量計算力，因為汽車自動駕駛是需要很多大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，讓這個汽車能夠去進行圖象圖形的識別，然后應(yīng)用在汽車當(dāng)中，讓我們的汽車能夠智能化的去自動駕駛。

需求痛點：

1 模型和算法出現(xiàn)算力瓶頸，訓(xùn)練出成熟的模型周期太長；

2 難分配：存在的所有資源都是以物理形式存在，沒有辦法很好的進行合理資源分配，導(dǎo)致算法研究存在一定問題。低效率：正在運行中的項目作業(yè)只能靠人為干預(yù)檢查是否正常運行，費時費力。不靈活：大量的算力資源無法通過軟件進行靈活調(diào)配，無法支撐算力需求極高的任務(wù)；

3 難定位：在多個線程的項目同時運行時，一旦有其中之一出錯，難以精準(zhǔn)定位報錯任務(wù)。

解決方案：從底層硬件算力平臺和上層軟件管理平臺的統(tǒng)一部署，使用6節(jié)點思騰合力IW4213-4G，加速計算卡為NVIDIA A40，配合NVIDIA 深度學(xué)習(xí)SDK與NVIDIA DRIVE? 軟件堆棧進行問題的解決。

部署效果：

GPU作為底層平臺，很好的起到了加速應(yīng)用的作用，幫助深度學(xué)習(xí)的研發(fā)人員更快的訓(xùn)練出成熟的模型，其次，用戶可以根據(jù)需求選擇不同的平臺，深度學(xué)習(xí)研發(fā)人員需要在算法、統(tǒng)計方面精益求精，都需要一個生態(tài)環(huán)境的支持，GPU已經(jīng)構(gòu)建了CUDA、cuDNN及DIGITS等工具，支持硬件兼容，GPU高性能解決方案讓研發(fā)人員能夠排除意外干擾，專注于深度學(xué)習(xí)的研究項目中。

案例2：國內(nèi)某知名醫(yī)院AI醫(yī)療算力平臺建設(shè)，醫(yī)院位于北京市昌平區(qū)，由高校與北京市共建共管的大型綜合性公立醫(yī)院，建設(shè)和運營過程中得到了臺塑企業(yè)的無私捐助和援建。

背景：基于現(xiàn)代先進的醫(yī)療科研發(fā)展趨勢，醫(yī)院作為新型醫(yī)院，對于病例、病因的數(shù)據(jù)處理需求很大?；颊叩尼t(yī)療影像數(shù)據(jù)十分龐大，原有設(shè)備已無法滿足大量的數(shù)據(jù)推理，模型訓(xùn)練，新型醫(yī)院需要對患者肺部的切片醫(yī)療影像進行病理匹配、判斷，減少醫(yī)療事故的發(fā)生。

需求痛點：

1 對于病例、病因的數(shù)據(jù)處理需求很大，很多數(shù)據(jù)沒有及時的建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫進行存放。

2 設(shè)備數(shù)量不足，無法滿足龐大的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)推理與模型訓(xùn)練等。

3 無法對未知的病部切片進行推理分析，無法在影像中看到醫(yī)生肉眼看不到的疾病發(fā)展征象。

解決方案：從底層硬件算力平臺和上層軟件管理平臺的統(tǒng)一部署，1節(jié)點IW2200-2G計算服務(wù)器，1節(jié)點IW4200-8G計算服務(wù)器，1節(jié)點IR2200推理服務(wù)器，1節(jié)點管理服務(wù)器，1節(jié)點存儲服務(wù)器，加速計算卡為NVIDIA A40，計算網(wǎng)絡(luò)采用萬兆光纖組網(wǎng)，軟件管理平臺使用思騰合力SCM人工智能云平臺軟件。

部署效果：

AI與醫(yī)療的融合可以有效的解決資源不均衡的痛點，AI的強大在于可以通過大量的數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)之后，能夠預(yù)測和看到人類肉眼看不到的東西，比如通過影像切片預(yù)測病變的發(fā)生。通過AI經(jīng)過上千病例的訓(xùn)練，能在影像中看到醫(yī)生肉眼看不到的疾病發(fā)展征象，從而給出醫(yī)生更精準(zhǔn)的判斷提示，算力平臺的建設(shè)可加快AI模型的訓(xùn)練與推理。

案例3：北京某知名AI科技公司智能視覺處理平臺建設(shè)，公司位于北京市海淀區(qū)，是一家以圖像處理與智能視覺為核心的AI技術(shù)服務(wù)提供商。

背景：公司是以圖像處理與智能視覺為核心的AI技術(shù)服務(wù)提供商，聚焦活體采集、人臉識別、人形檢索等應(yīng)用，以高性能圖像處理和視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)為基礎(chǔ)，整合人、物識別與追跡以及場景感知，需要GPU集群加速數(shù)據(jù)處理過程。

需求痛點：

1.人臉識別、人臉比對云服務(wù)的算法訓(xùn)練周期太長，影響客戶體驗的同時，丟失了部分商業(yè)市場。

2人形檢索與人物追跡、車牌識別等算法精確度不足，時長出現(xiàn)識別錯誤的信息。

3高性能圖像處理和視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)在實際的應(yīng)用場景中，對項目落地的要求太高，端到端的AI算法訓(xùn)練難以開展。

解決方案：從底層硬件算力平臺和上層軟件管理平臺的統(tǒng)一部署，1節(jié)點思騰合力IR2200管理服務(wù)器，2節(jié)點思騰合力IW4200-8G計算服務(wù)器，1節(jié)點思騰合力IS4200-24存儲服務(wù)器，加速計算卡為NVIDIA A40，計算網(wǎng)絡(luò)采用56G Mellanox IB組網(wǎng)與千兆以太網(wǎng)管理，軟件管理平臺使用思騰合力SCM人工智能云平臺軟件。

部署效果：

通過思騰合力搭建的GPU集群環(huán)境，配套云平臺軟件，可實現(xiàn)端到端的AI算法訓(xùn)練，加速了人臉識別、人臉比對云服務(wù)、人形檢索與人物追跡、車牌識別等算法的落地。

NVIDIA GPU應(yīng)用在實際的項目中需要多重因素協(xié)調(diào)配合，對于一些非計算機專業(yè)人員，基礎(chǔ)設(shè)施的開發(fā)、搭建、調(diào)試往往要耗費數(shù)月時間，期間透明性低，測試頻繁，效率低下，嚴(yán)重限制人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用，比如Tensorflow、Caffe 等眾多的計算框架以及 CNN、RNN 等復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型，即便是資深工程師也需要花費大量的時間成本學(xué)習(xí)和應(yīng)用，主流計算框架采用 CPU+GPU 的異構(gòu)計算平臺，其管理和調(diào)度融合了高性能計算、大數(shù)據(jù)和云計算等多領(lǐng)域技術(shù)，實現(xiàn)難度較大，諸如思騰合力這類解決方案提供者，可以幫助大家完成從基礎(chǔ)設(shè)施到云管理平臺的構(gòu)建，通過其研發(fā)的SCM人工智能云平臺軟件，面向大規(guī)模異構(gòu)計算基礎(chǔ)設(shè)施管理，解決上述問題。

這篇文章就暫時先到這里，希望各位開發(fā)者、技術(shù)負(fù)責(zé)人、業(yè)務(wù)管理者們能夠找到適合自身的解決方案，在AI企業(yè)，醫(yī)療、金融、教育、汽車等行業(yè)中更好的使用NVIDIA GPU的應(yīng)用，充分提升GPU資源利用效率，降低部署AI應(yīng)用的總體擁有成本，提升AI研發(fā)創(chuàng)新效率！