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浪潮成中國移動咪咕GPU服務器最大供應商_獲得億元采購訂單一半份額

電子工程師 ? 作者:工程師a ? 2018-06-06 08:03 ? 次閱讀
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近日,浪潮成為中國移動子公司咪咕文化科技有限公司(簡稱咪咕)2018年GPU服務器采購項目的最大供應商,獲得億元采購訂單一半份額。浪潮將為咪咕提供涵蓋創(chuàng)新AI服務器AGX-2、高效深度學習并行計算框架Caffe-MPI和人工智能深度學習管理系統(tǒng)AIStation在內的全球領先的AI計算基礎架構。此次成功中標中國移動子公司咪咕,標志著浪潮在AI賦能運營商領域取得重要突破,將成為運營商AI應用的示范標桿。

咪咕是中國移動面向移動互聯(lián)網(wǎng)領域設立的,負責數(shù)字內容領域產品提供、運營、服務的一體化專業(yè)子公司。目前, 咪咕已成為國內領先的全場景品牌沉浸平臺,匯聚超過1700萬+首歌曲、430萬條視頻、1200+路音視頻直播、50萬+冊書刊、3萬+款游戲、47萬集動漫畫。基于如此龐大而海量的數(shù)據(jù),咪咕承載著中國移動大部分的人工智能業(yè)務。而為了更好的開展人工智能技術的研發(fā)與應用,咪咕投入巨資建設超大規(guī)模的人工智能線下訓練平臺、線上推理平臺及相應的云計算平臺,重點研發(fā)適用于通信行業(yè)的人臉識別、智能客服、輿情分析等AI技術和應用。

浪潮為咪咕提供了涵蓋創(chuàng)新AI服務器AGX-2、高效深度學習并行計算框架Caffe-MPI和人工智能深度學習管理系統(tǒng)AIStation在內的全球領先的AI計算基礎架構。AGX-2是全球首款在2U空間內高速互聯(lián)集成8顆最高性能GPU加速器的服務器,在2U空間內支持部署8塊NVLink或PCI-E 接口的NVIDIA Tesla P100 GPU,并在業(yè)界率先支持NVLink 2.0和NVIDIA Tesla 16GB/32GB V100。同時,AGX-2具備拓撲的靈活性可支持NVIDIA NVLink和PCIe兩種GPU互聯(lián)方案,采用NVIDIA NVLink時可提供GPU間高帶寬低延遲互聯(lián)以及高達300GB/s的吞吐量。AGX-2具備良好的I/O擴展能力,提供8塊NVMe/SAS/SATA熱插拔硬盤,可支持最多4塊100Gbps的EDR InfiniBand接口卡的高速集群互聯(lián);AGX-2不僅支持通常的風冷散熱方式,還可支持片上水冷以提供更高的計算能效比。

浪潮AI服務器AGX-2

浪潮開發(fā)的深度學習并行計算框架Caffe-MPI和人工智能深度學習管理系統(tǒng)AIStation,使得深度學習框架的并行效率更高,并有效降低AI集群的管理復雜度。其中,在基于國際通行的Imagenet數(shù)據(jù)集進行深度學習模型訓練時,浪潮Caffe-MPI表現(xiàn)出良好的并行擴展性,其性能是Google最新深度學習框架TensorFlow的近兩倍。而浪潮AIStation可以提供從數(shù)據(jù)準備到分析訓練結果的完整深度學習業(yè)務流程,支持Caffe、TensorFlow、CNTK等多種計算框架和GoogleNet、VGG、ResNet等多種模型,支持對訓練過程實時監(jiān)控并可視化訓練過程,支持打印每一步的損失函數(shù)值的日志、訓練誤差或測試誤差等,支持動態(tài)分配GPU資源實現(xiàn)資源合理共享,實現(xiàn)了“一鍵式”部署深度學習計算環(huán)境、快速啟動訓練任務,實時監(jiān)控集群的使用情況,合理安排訓練任務,可及時發(fā)現(xiàn)運行中的問題,提高集群的可靠性。

浪潮AI管理軟件AIStation 系統(tǒng)架構

此外,深入理解咪咕的AI應用、聯(lián)合開展相應的POC測試、協(xié)助搭建AI訓練模型、不斷提出優(yōu)化建議,無疑是浪潮此次成功中標咪咕的“加分項”。這些無形的“軟實力”讓咪咕能夠更加快速的開展AI模型訓練的相關研究,并為應用加速提供了良好的服務支撐。

憑借著對產品技術創(chuàng)新能力的重視、對AI賦能行業(yè)的深刻洞察、以及對生態(tài)建設持之以恒的投入,浪潮在AI計算市場上取得了突飛猛進的發(fā)展?,F(xiàn)在,浪潮在中國AI計算產品領域市場份額第一,是百度、阿里和騰訊等領先科技公司AI服務器的最主要供應商,占有率達到90%。 同時,浪潮與科大訊飛、今日頭條、Face++、網(wǎng)易、東方網(wǎng)力等公司在AI系統(tǒng)與應用方面,一直保持著深入持續(xù)的合作,幫助客戶在語音、視頻、圖像、搜索、網(wǎng)絡等各方面取得數(shù)量級的應用性能與計算力的大幅提升。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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