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花生壳

Infortrend存储 EonStor GSi 深度学习AI存储一体机

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#楼主# 2019-5-16 14:36

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要搭建一个深度学习环境的基本步骤相当繁琐,带有GPU的服务器首先需要安装OS以及深度学习框架的应用,在搭建时也需要考虑到交换机与存储系统,为了能简化繁琐的搭建过程,达到快速部署深度学习环境,Infortrend普安科技推出了EonStor GSi深度学习AI存储一体机。
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图12- EonStor GSi系统架构图
EonStorGSi支持NVIDIA 最新的Turing平台与Pascal计算平台, 利用GPU加快DNN计算效率。GSi本身是一台统一存储系统,支持SAN与NAS服务,可达到PB级的存储空间。GSi自带Linux的Docker平台,因此搭建AI深度学习的环境相当便利,只要选好深度学习的框架应用,通过人性化界面即可在Docker平台安装完成。由于Docker轻量化的特性,要同时执行多种深度学习应用也非常适合。
EonStorGSi将逻辑卷挂载到NAS的Docker平台,整个系统在硬件也采用模块化一体设计。Docker的深度学习框架应用可以直接访问NAS的空间,省去了中间交换层的瓶颈,不用担心网络等待的时间,降低部署与维护的难度。例如在智慧安防应用场景下,可以通过GSi的NAS服务接口将IP摄像头实时监控的数据写到NAS空间,深度学习框架即可直接调用数据进行计算输出结果,提高时效性。边缘计算的结果也能通过内嵌的云网关服务,实时将数据上传云端,做进一步计算与分享。
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图12- Infortrend EonStor GSi模块化设计与GPU卡搭配EonCloud Gateway的边缘计算应用场景
EonStor GSi搭载了统一存储系统的高级数据功能,深度学习训练完成的结果能够通过这些功能同步到其他环境,甚至是云端。例如,原生模型与历史数据通过远程复制到EonStor GSi,训练完成之后通过内置的EonCloud Gateway软件将多台EonSotr GSi训练结果同步到云端,做进一步模型训练或数据分析,实现AIoT模型的DevOps自动化流程。在性能方面,EonStor GSi除了能够让用户快速搭建AI深度学习环境之外,还能通过测试报告来预估生产的效率。

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