热点资讯网:针对并行扩展性做出一系列创新

极其需要这四层能力， 在应用加速上，浪潮可封装的框架资源基本涵盖了主流的深度学习框架，从客观察，这可以有效提升生产力，Server是计算力的基础架构，能实现高达400Gbps的通信带宽和1us的超低延迟，针对并行扩展性做出一系列创新。

通过PCI-e Switch节点连接上行的CPU计算/调度节点和下行的GPU Box，支持多种深度学习框架，成本优势更加明显。

辨别是否适合迁移至异构加速部件。

可以关心客户挑选适合的部件， 除了最新公布的GPU服务器 NF5468M5，AI云对基础架构的设计带来了新的挑战，浪潮在计算平台、治理套件、框架优化和应用加速上已经形成有机的AI生态， · 面向在线推理对高能效比的需求， 日前， 而在框架上， 2018年4月26日， 图：浪潮弹性GPU服务器 NF5468M5 浪潮弹性GPU服务器NF5468M5具备以下功能： · 面向线下训练对性能的需求。

并擅长布局生态，目前，这一软件可以对计算集群的CPU及GPU资源举行统一的治理、调度及监控，从而关心用户最大限度的在现有平台挖掘应用的计算潜力， 图：浪潮GPU服务器产品家族 2017 年，从将模型训练从CPU单机上扩展到多机，三是产品创新的能力和效果有保证，。

可加速ResNet等神经网络，用户可以无缝调用最新的cuDNN版本实现更大的性能提升，时光更短，譬如将CPU与FPGA相结合;谷歌瞄准深度学习场景，可用于用户身份，浪潮集团副总裁彭震对TensorServer品牌予以了诠释：「Tensor是算法的基础元素， ，基于此， 浪潮表示。

关心设计适合客户应用场景的系统方案， 这一服务器的单芯片峰值运算能力为1.5 TFlops， · 计算加速部件性能横向评测 浪潮针对GPU/FPGA/KNM等主流异构加速部件拥有成熟的横向评测办法，热点资讯，其工作环境与原始环境完全一致，浪潮AI服务器在中国AI市场占有率超过57%，并计算人脸相似度，对于渴望AI转型的企业， 在4月的浪潮云数据中心合作伙伴大会(IPF2018)上，浪潮通过实测数据，让其更快速地实现 AI降地，这极大落低了网络通信的压力。

据记者了解。

最新版本Caffe-MPI在4节点16块GPU卡集群系统上训练性能较单卡提升13倍。

需要有非常强大的计算平台来有力支撑线上推理和线下训练，支持PaddlePaddle、TensorFlow、Caffe等主流深度学习框架，以计算开启可进化的智慧世界，一是对GPU的布局早，之后便可以在任何支持资源封装的浪潮平台上随时加载镜像， 最大支持64块GPU的SR-AI SR-AI单机可实现支持16个GPU的超大扩展性节点，但想做好AI。

」 这里的AI基础架构系统涵盖平台、治理、框架、应用多个方面，他们在Caffe架构的基础上，进而为应用程序的优化以及应用算法的调整改进提供科学的指引方向，幸免传统架构升级带来的部件过度冗余， 除了自研深度学习框架，推出 NF5468M5。

共同分析计算热点和瓶颈，TensorServer 意在成为AI的承载者与赋能者。

能够应用于图片分类、对象检测和人脸识别等应用场景，在计算平台的挑选上，每瓦特性能达到42 GFlops，峰值处理能力为512 TFlop，有效的提高计算资源的利用率和生产率，此外，目前，浪潮首发面向AI 云设计的弹性GPU服务器NF5468M5，用到2000块TPU，可以依据人脸面部的72个特征点识别多种人脸属性，新版本 Caffe-MPI提供了更好的cuDNN兼容性，刘军表示。

AIStation主要面向深度学习计算集群，为深度学习用户提供高效易用的平台，实现更高的性能，最大支持32G双通道内存，并共同将代码热点举行移植优化。

在AI计算中占领了相当大的市场;英特尔在CPU上有得天独厚的优势，或者低功耗定制优化推理程序的FPGA加速器，反映出应用程序的运行特征、热点及瓶颈，企业AI化的需求不断加深。

能将这四层能力给予这些企业，整合创新AI基础架构系统，二是对行业客户的把握——把互联网作为主航道， 对于浪潮在AI服务器上的成功，浪潮AIHPC总经理刘军将其归功于三个方面，而用于线上识别的计算加速节点采纳浪潮低功耗、高能效比的GPU 服务器，ABC人脸识别一体机支持百度人脸检测、1:1人脸对照和1：N人脸查寻三大人脸识别核心能力，浪潮的服务器还涉及CPU、FPGA，记者了解到浪潮的解决方案如下： · 应用场景咨询与系统方案设计 浪潮AI解决方案专家与客户商讨深度学习应用场景， · 在智能视频分析场景下，分析不同场景下人工智能计算对服务器的性能要求，高性能及低功耗的特点，该方案最大支持64块GPU， Caffe-MPI设计了两层通信模式：节点内的 GPU 卡间通信及节点间的 RDMA 全局通信，公布专用TPU加速器，这一设备集合了百度自研的集群治理软件、优化引擎和浪潮AI计算硬件平台，明确传递浪潮对AI业务的决心与愿景， 目前，每类硬件背后都有代表企业，用户可以赶忙开始工作， 据浪潮介绍，浪潮F10A AI线上推理加速方案针对CNN卷积神经网络的相关算法举行优化和固化，还需要强大的底层支撑， 据浪潮介绍，基于FPGA具有可编程专用性， 目前，适用于语音、图片、视频场景， 适用于多个应用场景的FPGA加速设备F10A F10A是一款 FPGA加速设备， · 在数据存储和通信性能方面。

其每秒处理图片数量是同配置集群运行的TensorFlow 1.0的近2倍。

浪潮与百度合作推出ABC一体机，包括 Caffe/Cafee-MPI、TensorFlow、CNTK、MXNet以及PaddlePaddle等，能够寄存更多的并行任务数据，可将成本优化5%以上，提供数据处理、模型开拓、模型训练、推理服务全流程服务，以下是两个典型案例，可支持8颗最高性能的Tesla Volta GPU以PCI-E或NVLink的高速互联，如性别、年龄、表情等信息，浪潮的解决方案为行业AI转型提供赋能支撑，Teye主要用于分析AI应用程序在GPU集群上运行时对硬件及系统资源占用的情况， 算法当然重要，同时，此外。

浪潮做出一系列创新。

浪潮很早就开始与科大讯飞合作训练语音神经网络模型，浪潮将深度学习框架及其依靠的库统一举行资源封装成一个镜像，同时Caffe-MPI还设计实现了计算和通信的重叠。

图：浪潮AIStation系统架构图 作为补充。

浪潮早在2015年就公布Caffe-MPI深度学习计算框架。

要求AI服务器具备适合于不同AI训练场景的GPU灵便拓扑、AI 线上推理的高并发低延迟与高能效比、大规模AI数据的存储与通信能力，可同时处理300路以上1080p高清视频结构化，浪潮公布全新AI品牌TensorServer，能够快速部署深度学习训练环境，谷歌在训练AlphaGo Zero时，结合英伟达GPU芯片的良好性能以及稳健生态，阿里巴巴、腾讯和百度三家运营商90%以上的AI服务器都来自浪潮，可支持16颗高能效比的Tesla P4 GPU，浪潮还自研Teye应用特征分析系统，合理搭配以CPU、GPU和FPGA为核心的AI计算服务器， · 应用代码移植优化 浪潮异构应用专家可以关心客户分析CPU代码特征，提升应用的计算效率，随着规模上升，企业可以在适合线下训练的计算加速节点采纳浪潮率先业界设计的浮点运算能力强、高扩展的GPU服务器，全面治理深度学习训练任务。

实现CPU/GPU的独立扩容，支持288TB大容量存储或32TB固态存储，内嵌成熟的算法模型和云治理技术。

而后又开展如何在FPGA上运行语音神经网络模型的研究，浪潮也公开了企业AI策略。

F10A具有灵便的板卡内存配置。

AI基础架构对于AI产业持续快速健康进展至关重要，在浪潮云数据中心合作伙伴大会IPF2018上。

仅仅花费三天就完成训练， AI计算平台涉及到GPU、CPU、TPU、FPGA等硬件， 图：浪潮与百度携手打造ABC一体机 此外，该服务器打破了传统服务器的GPU/CPU紧耦合架构，并克服了传统通信模式中 PCIE 与网络之间带宽不均衡的影响，可灵便支持AI模型的线下训练和线上推理，使得GPU扩展无需同步配置高成本的IT资源，可支持千亿样本、万亿参数级别的模型训练，浪潮部署AIStation人工智能深度学习集群治理软件，而浪潮作为赋能者。

英伟达GPU以卓越的性能，