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浪潮AIStation助力企業AI計算資源使用大幅提升

汽車玩家 ? 來源:中國IDC圈 ? 作者:中國IDC圈 ? 2020-03-20 16:48 ? 次閱讀

對于AI企業來說,GPU等計算資源昂貴,如何提高資源利用率,保護計算力投資?如何解決資源搶占,保證資源使用公平合理?如何減少等待時間,提高模型訓練效率……這些問題都關系著研發創新的進度。且看浪潮AIStation人工智能開發平臺用三招“組合拳”打破計算力壁壘,加速企業AI開發進程。

某企業AI開發面臨的問題

某企業有四臺8卡GPU服務器供50位開發人員使用,典型的人多資源少。具體來說,有以下幾大問題:

人均不足一張GPU卡,GPU使用需要相互協調,開發效率低;

每十多人為一個小組共用一個GPU節點,可能使有的小組資源空閑而有的小組卻無資源可用,造成資源孤島;

缺乏優先機制,重要任務無法得到及時提交;

在白天GPU卡幾乎全部用于開發環境創建,開發人員只能在晚上提交訓練任務,模型訓練數量非常有限。

AIStation三招解決企業算力問題

AIStation是面向AI企業開發場景的人工智能資源平臺,可通過資源配額、GPU共享、排隊托管三招“組合拳”,智能化分配GPU計算資源,提高資源利用率,幫助用戶提高開發效率。

首先,AIStation收攏分散的計算資源,提供集群式的池化管理,并設置資源配額策略,實現多用戶公平均衡使用資源。

AIStation將開發用戶劃分為5個用戶組,每個用戶組10人,并根據業務需求設置每組和每個用戶的使用配額,如可設置每組使用6張GPU卡、40個CPU核。并對每個用戶的開發環境使用時長、同時提交任務數量進行限制。

其次,AIStation通過GPU共享策略,可以讓多人共用一張GPU卡且互不影響。

AIStation統一管理4臺GPU節點,將其中2個節點的16張GPU卡設置為開發資源組,用于開發環境創建,剩下16張GPU卡為訓練資源組,用于模型訓練。通過共享策略,AIStation可將開發資源組的每張GPU卡切分為8份,每份使用4G顯存。這樣原來的16張GPU卡相當于變為了128張卡。并且通過設置CPU超線程策略擴展CPU核數,滿足50個用戶同時創建開發環境的需求。用戶也可以根據自己的模型設置batchsize和顯存使用的大小。

GPU共享模式

最后,AIStation通過任務排隊托管、定義任務優先級,充分利用空閑時間訓練任務,并且可根據優先級調度任務排隊運行。

用戶可同時提交多個訓練任務,資源不足時排隊等待,一個任務訓練結束后自動釋放資源給排隊等待的任務,從而可以充分利用夜間、周末訓練任務,延長GPU的使用時間。同時用戶可設置優先級,讓重要任務優先訓練。

開發用戶任務托管

AIStation取得顯著效果

GPU使用時間加大近1倍。原來單個GPU節點分配給一個用戶小組使用,每卡每天的平均使用時間僅為14.4小時。AIStation通過GPU共享、任務托管,解決資源孤島,將每卡每天的平均使用時間提升到22.8小時。

一天周期內集群GPU使用情況

GPU利用率提升50%。原來用戶在開發階段獨占一張GPU,GPU利用率僅為10%,訓練階段可達90%,每天每卡的平均利用率為30%。使用AIStation后,開發階段8人共用一張GPU卡,GPU利用率可上升為80%,訓練階段為90%,每天每卡的利用率可達到80%。

GPU使用情況對比

每周訓練任務的數量增大一倍多。假設提交一個ImageNet數據集和一個ResNet50模型,使用1張Tesla V100 GPU卡訓練任務,每個任務的訓練時間大概為12小時。

原來因為人均不夠一張卡,白天GPU卡用于創建開發環境,晚上才能訓練任務,那么一個工作日可以完成的任務數最多為32個,即一周可以完成160個任務。

而AIStation支持任務排隊,可以最大限度的使用GPU資源。一周可以完成368個任務數,效率提升2.3倍。假設開發團隊單個項目平均需要訓練的任務數為50,那么每個月的項目完成數從3個提升到7個。

可以看出,浪潮AIStation通過對計算資源的高效管理、調度,在GPU使用時間、利用率和訓練任務數量上,相比原方案均實現了大幅提升,最大化地優化了資源使用。

浪潮AIStation人工智能資源平臺面向AI企業開發場景,致力于幫助企業構建一體化的AI開發平臺,為AI開發工程師提供高效的計算力支撐、精準的資源管理和調度、敏捷的數據整合及加速、流程化的AI開發業務整合,助力AI企業提高開發效率和產品上市速度,增強企業競爭力。

除了高效的資源管理,AIStation在開發環境創建、數據管理、開發流程管理等方面也表現出色。在后續文章中,我們將結合實際應用場景為大家詳細介紹,敬請關注。

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