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      Voyager AI 超級計算機為研究人員提供了新的深度學習實驗平臺

      時間:2022-01-13 作者:肯·斯特蘭伯格 來源:supermicro

      隨著人為造成的氣候變化使地球變暖,在美國西部創造了更干燥的條件,野火的強度也在增加。 過去幾年加州的野火摧毀了土地、家庭和社區。 幾十年來不斷增加的樹木和灌木叢密度為災難性火災提供了燃料。 持續的干旱在全州創造了易燃易爆的條件,并導致了接近全年的火災季節。 這些情況在俄勒岡州、華盛頓州、蒙大拿州、阿拉斯加州和加拿大西部重復出現。

      地面上的情況很重要。 皇冠大火是一種毀滅性的野火,會蔓延余燼并引發現場火災,其原因是梯子燃料有助于造成當今的特大火災,例如 燒毀近 100 萬英畝的 迪克西大火。 受控燃燒有助于減少這種類型的燃料負荷。 但是,數百萬英畝的林地,包括健康的森林、等待重新種植的燒毀荒地,以及恢復生長的非針葉樹改變景觀和燃料負荷的土地,對管理機構的有限資源提出了巨大挑戰。 挑戰不僅限于森林,還涉及草原、灌木叢和其他受到人類引火威脅的植被區,這些區域導致了加利福尼亞州 95% 的火災和閃電( )。

      對于火災管理人員、火災科學家和消防員來說,分析和了解宏觀和微觀尺度的燃料負荷可以幫助他們了解如何保護土地并更有效地減輕和撲滅野火。 衛星和航空圖像為分析地面上的情況提供了有用的資源。 與該領域研究人員進行的小型調查相比,來自衛星和飛機的大量累積數據提供了更多的洞察力和地面真實性。 有太多的地方需要覆蓋。 手動分析數千平方米的圖像需要大量時間。

      “人們對使用人工智能進行野火管理很感興趣,” 加州大學圣地亞哥分校 (UC San Diego) 圣地亞哥超級計算機中心 (SDSC) 的研究員兼數據分析負責人 Mai Nguyen評論道。 “加州大學圣地亞哥分校和整個加州大學系統都參與了這類研究?!?

      Nguyen 正在開發工具來加速燃料負荷的圖像分析。 她和其他研究人員正計劃使用專為人工智能加速而構建的新型實驗性超級計算機。 該系統名為 Voyager ,建立在 Habana Labs 的 GAUDI 訓練加速器 GOYA 推理加速器之上 , 圍繞他們的新張量處理器核心 (TPC) 架構和第三代“Ice Lake”英特爾至強可擴展處理器設計。 每個訓練和推理加速器都包含八個張量處理單元 (TPU)。

      由 NSF 資助的實驗性 SDSC Voyager 超級計算機的關鍵方面。 學分:本·托洛,SDSC/加州大學圣地亞哥分校。

      “目標是在野火管理的背景下了解一個地區的土地覆蓋構成,”Nguyen 說。 “火災行為取決于很多環境條件,可用的燃料很重要。 草會產生一種火,而枯木會產生另一種可能更強烈的火?!?

      Nguyen 已將 AI 用于許多應用程序。 除了圖像分析,她還將深度學習技術應用于跨學科問題,包括災難管理和自然語言處理。 對于圖像處理,她使用了一條她和她的 WIFIRE 同事已應用于多種不同應用的管道,包括了解城市的構成、難民營的建成速度以及檢測非洲農村地區學校的位置.

      “我們希望將我們的 AI 模型與火災科學模型和火災科學專業知識相結合,并建立一個平臺,整合所有這些不同的技術供研究人員使用。 他們可以研究和模擬特定條件下的火災行為,以更好地了解如何撲滅野火?!?

      科學探索的新架構

      Nguyen 在 TensorFlow 框架上開發了她的深度學習 (DL) 算法,可在基于 GPU 的系統上運行。 Voyager 為她提供了一種替代架構來測試和開發她的工作,并輕松過渡到使用 TPU 和 CPU 而不是 GPU 的新加速器。

      雖然 GPU 傳統上一直是大規模深度學習訓練工作負載的首選架構,但 Habana Labs 的 Gaudi 和 Goya 加速器等新技術正在不斷涌現,為研究人員提供了大規模探索的新技術。 Voyager 允許他們試驗、學習和了解可以解決一些最緊迫的研究挑戰的新方法。 Voyager由美國 國家科學基金會 (NSF) 資助 ,是首批以 NSF 人工智能為重點的超級計算機之一,因此數據科學家可以利用這種新架構。

      “我們與幾位科學家討論了他們的研究需要什么,”SDSC 數據支持科學計算 (DESC) 部門的主管 Amit Majumdar 說。 “人工智能本身就是一門學科,并成為他們研究的重要組成部分。 當美國國家科學基金會要求為獨特的實驗性超級計算機提出建議時,我們開始構建 Voyager 并尋求 NSF 資助。 這是專門為 AI 構建的硬件,包括訓練和推理。 我們需要這些硬件來進行實驗、測試和學習,以推進 AI 方法?!?

      超微高迪系統

      Voyager 包括 42 個 Supermicro X12 GAUDI 訓練服務器訓練節點,配備英特爾最新的第三代 Xeon 可擴展“Ice Lake”處理器。 每個訓練節點包含八張高迪訓練卡。 為推理部署了兩個 Supermicro SuperServer 節點,每個節點配備第二代英特爾至強可擴展“Cascade Lake”處理器和八個 Goya 推理卡。

      在當今海量數據集上進行 AI 訓練需要具有大量處理器內核和節點的龐大系統,以便在合理的時間內訓練算法。 在這種規模下,跨系統的通信通常受到網絡的限制。 每個 Gaudi 訓練處理器都集成了十個 100 Gbps RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 接口。 互連可以通過多種方式進行配置,使其能夠靈活地用于不同的應用。

      在 Voyager 中,服務器中包含的八張 Gaudi 卡中的每一張都專用于七個 100 Gbps 端口,以全對多、非阻塞配置連接到其他卡。 其他三個 100 Gigabit 端口專用于橫向擴展,為每個 Voyager 節點提供 24 100 Gigabit 端口。 英特爾旗下公司 Habana Labs 的 Susan Lansing 表示,集成 RoCE 的可擴展性使整個系統更加高效。 最近,Amazon Web Services 在其 EC2 實例中添加了 Gaudi 卡, 作為其 GPU 實例的替代品。

      對于推理,Goya 使用與 Gaudi 相同的 TPU 以低功耗進行加速推理。 Goya 建立在 Habana 的 Tensor 處理器核心架構之上,每個推理卡中都有 8 個可編程核心,Goya 可以加速 AI 工作負載,而不管他們在何種架構上進行訓練。 它原生支持多種混合精度數據類型,包括 FP32、INT32/16/8、UINT32/16/8。

      “我們正在與同時進行訓練和推理的科學家合作,”Majumdar 補充道。 “有些人會將基于其他技術的工作負載遷移到 Voyager。 其他人將直接在 Voyager 上開發他們的模型。 他們還需要將他們的模型從訓練轉移到推理,所以在一個系統中同時擁有兩者是很好的?!?

      航海者號的 NSF 實驗計劃允許一小群科學家與 SDSC 和 Habana 應用專家密切合作,為期三年。 經過三年的研究、實驗、開發并與社區分享他們的發現,航海者號將可用于一般科學研究。 Nguyen 的工作是運行這些早期實驗項目的眾多學科之一。 其他包括生物學、遺傳學、材料科學、大氣和天文科學以及高能物理學。

      “我們將構建和測試算法,優化它們,并為社區貢獻我們從 Voyager 及其技術中學到的東西,”Majumdar 說。

      從 GPU 到 TPU

      許多數據科學家使用 DL 框架(如 PyTorch 和 TensorFlow)創建他們的算法以在 GPU 上運行。 根據 Lansing 的說法,該公司的軟件堆棧和應用程序套件旨在簡化新模型的開發和構建,或簡化從現有基于 GPU 的深度學習和推理架構到 Gaudi 和 Goya 的遷移。 Habana Labs 軟件套件與 TensorFlow 和 PyTorch 框架集成,并針對 Gaudi 訓練和 Goya 推理部署進行了性能優化。 雖然 Voyager 正在為其前三年的實驗做好準備,但 SDSC 已經可以訪問 Habana Labs 的基于 Gaudi 的測試集群。 這種訪問有助于簡化向 Voyager 的遷移。

      “科學家們并沒有為 Habana Labs 的技術做任何特別的事情,”Majumdar 評論道。 “他們能夠運行他們的 TensorFlow 應用程序,基本上沒有任何改變。 他們的代碼只需要調整與系統相關的參數?!?

      Nguyen 已經開始在 Habana Labs 集群上運行她的一些代碼,并希望她的算法能夠輕松遷移到 Voyager。

      “在大多數情況下,調整我的深度學習代碼以在 Habana 系統上運行很簡單,”她總結道。 “這對于像我這樣的研究人員的采用和易用性很重要?!?

      據 Majumdar 稱,Voyager 引起了科學界的極大興趣。

      “航海者號現已部署完畢。 我們正在做初步的基準測試。 許多科學家已準備好在新系統上工作并等待時間,”他總結道。

      Ken Strandberg 是一位技術講故事的人。 他為新興技術公司、財富 100 強企業和跨國公司撰寫文章、白皮書、研討會、基于網絡的培訓、視頻和動畫腳本以及技術營銷和互動宣傳資料。

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