如何高效管理多台AI服务器?
随着5G、人工智能、物联网等技术的发展,企业对算力的需求迅猛增长。包括互联网、安防、教育、医疗、自动驾驶等行业,都将AI应用到生产场景中,AI计算成为基础能力。
但目前对于企业来说,算力的昂贵成为企业的一大痛点,同时AI计算资源利用率低,更增加了成本。
特别是有多台AI服务器的,如何高效管理这些计算资源,成为企业亟需解决的问题。
针对这一情况,作为人工智能计算领导品牌的浪潮,推出了一套可以统一管理计算资源的深度学习集群管理软件——AIStation。
在计算资源统一管理这方面,AIStation可以收拢分散的计算资源,提供集群式的池化管理,并设置资源配额策略,提高AI计算资源的利用率。
例如某企业有四台8卡GPU服务器供50位开发人员使用,AIStation可根据业务需求将开发用户划分为5个用户组,每个用户组10人,可以设置成每组使用6张GPU卡、40个CPU核,并且还可以对每组使用资源的时长,提交的任务数量进行设置限制。
对于多任务的,AIStation支持显存细粒度分配,最小力度可精准到1G,通过GPU共享策略,可以让多人共用一张GPU卡且互不影响。
例如上述提到的单机8卡,在GPU共享模式下,可扩展到8机64卡,即原来如果是8张32GB的 GPU卡,现在可以扩展到64张 4GB 的GPU卡。
从实际案例效果显示:在没有采用AIStation,整个GPU利用率只有40%,通过AI平台统一管理后,GPU利用率可以达到70%以上,整个资源效率实现大幅度提升。
例如原来用户在开发阶段独占一张GPU,GPU利用率仅为10%,训练阶段可达90%,每天每卡的平均利用率为30%。
使用AIStation后,开发阶段8人共用一张GPU卡,GPU利用率可上升为80%,训练阶段为90%,每天每卡的利用率可达到80%。
除此外,通过AIStation除了可以统一多台AI服务器资源管理,提高AI计算资源利用率,浪潮AIStation还可以实现容器化一键部署深度学习环境,支持可视化调试,找出最优的参数,加快模型开发时间,提高工程师开发效率。
目前深圳悠加科技有限公司是浪潮AIStation全国首家认证分销商,可以按照浪潮政策,为广大用户提供AIStation 深度学习管理等软件销售及客户服务工作。
同时在服务上,浪潮技术工程师和销售商务团队也参加浪潮AIStation相关培训并经过了考核,具备了完整的交付能力和售后能力。
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