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標簽：服務器，人工智能，浪潮，GPU，
2017年3月5日上午，國務院總理李克強發(fā)表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產(chǎn)業(yè)，“人工智能”也首次被寫入了全國政府工作報告。結合上月科技部新聞-“科技創(chuàng)新2030—重大項目”或將新增“人工智能2.0”，人工智能在中國的政治、經(jīng)濟、學術領域都成為重中之重。因此，可以預言，這是中國 AI人最好的時代——2017年，中國人工智能迎來真正的新紀元。
協(xié)處理計算加速是人工智能最佳架構
深度學習概念和淺層學習算法已經(jīng)被提出多年，而人工智能近年才開始逐漸升溫，原因為何?因為人工智能技術進步受限于相關軟件、硬件、算法等性能。特別是人工智能硬件的變革：20世紀90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡的概念就成為熱點，但是受限于軟硬件計算平臺的限制，十余年間的進展極其緩慢，直到以GPU為核心的協(xié)處理加速設備的應用，人工智能應用效率才得以大大提升。
正如百度首席科學家吳恩達所言：“大概在十年前我們都通過普通的CPU進行深度學習的訓練，當時大概有100萬的連接，進步是非常慢的。2008年的時候我們寫了第一篇在CUDA(GPU平臺上)上進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的文章，當時是斯坦福大學的一個研究，已經(jīng)有了10倍的轉變。”
▲相比CPU，更多核心的GPU更適合人工智能應用
GPU\FPGA\MIC帶來新的技術飛躍
從內部結構上來看，CPU 中 70%晶體管都是用來構建 Cache和一部分控制單元，負責邏輯運算的部分并不多，控制單元等模塊的存在都是為了保證指令能夠一條接一條的有序執(zhí)行，這種通用性結構對于傳統(tǒng)的編程計算模式非常適合，但對于并不需要太多的程序指令，卻需要海量數(shù)據(jù)運算的深度學習的計算需求，這種結構就顯得有心無力了。
與 CPU 少量的邏輯運算單元相比，GPU\FPGA\MIC這種協(xié)處理加速設備整個就是一個龐大的計算矩陣，動輒具有數(shù)以千計的計算核心、可實現(xiàn) 10-100 倍應用吞吐量，而且它還支持對深度學習至關重要的并行計算能力，可以比傳統(tǒng)處理器更加快速，大大加快了訓練過程。
目前，高性能的GPU+CPU架構服務器已經(jīng)成為實現(xiàn)深度學習必不可少的基礎硬件。但是，市場上目前有不同廠商提供的GPU服務器，例如：2U2卡，1U4卡，3U8卡，4U4卡，4U8卡等等服務器形態(tài)。如何做好選擇，搭建最合理的訓練架構，是開啟深度學習之路的第一步，這一步也會關系到后期訓練的性能。
浪潮GPU服務器在國內主流人工智能企業(yè)市場占有率超過80%。其中NF5568M4這種4U4卡的機型備受BAT在內的領先企業(yè)青睞，這是為何?
▲浪潮NF5568M4 GPU服務器
性能為王，但仍需考慮適用性
多卡GPU+CPU架構需要大量的GPU核心數(shù)，在單機內的選型原則，以最多卡數(shù)為主。理論上，單機越多GPU卡的堆疊，性能也會達到更高。但是，每塊GPU卡的功耗在235W—250W左右，加上服務器的CPU和其他部件，一臺4卡GPU機器在工作狀態(tài)會達到近2000W的功率，而8卡的甚至能達到3600W以上。
目前，大部分公司的機房都是租賃的IDC機房，現(xiàn)在國內機房提供的機柜一般為42U高度，電量10A，13A或者16A，換算為功率就是2200W,2860W或者3520W。而42U的機柜用電，被4U高度的GPU全部占用，這顯然不能被接受。因此，像浪潮NF5568M4這類單機4塊GPU卡的配置是目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的主流，既能達到足夠的計算能力，又能兼顧機房用電。
4U高度，給熱空氣一點出路
一臺4卡GPU服務器在工作狀態(tài)會達到近2000W的功率，而8卡的甚至能達到3600W以上，如此大的功率就有大量的散熱需求，一般情況下，GPU卡和服務器風扇的設計比例是1：1，以滿足散熱需求。但是根據(jù)實測1U或2U高度的服務器，一旦達到4卡或8卡跑滿，整機溫度曾經(jīng)飆升到96攝氏度!
為了解決散熱問題，只能大幅度的提高機器風扇的轉速，這樣會大大提高機器的功耗，功耗問題還是其次，問題是提高風扇轉速之后帶來較大的噪音和震動，會嚴重縮減機器的壽命，甚至會發(fā)生宕機，給業(yè)務帶來嚴重影響。另外1U、2U由于空間受限，也會對擴展能力產(chǎn)生影響，沒有辦法實現(xiàn)雙網(wǎng)卡+RAID保護功能。
浪潮NF5568M4擁有4U的高度，因此內部有更多的空間和通道用于散熱，并且單機設計了多達10個散熱風扇，給熱空氣留一點出路，也就為GPU卡降低一點溫度。
硬件性能的發(fā)揮，更需要軟件的調優(yōu)
為什么GPU服務器有如此好的性能，但是采用GPU作為協(xié)處理器加速的企業(yè)卻屈指可數(shù)?因為單純有了可靠的硬件平臺還不夠，還要將自己的業(yè)務應用能遷移到GPU上去，并且需要經(jīng)過專業(yè)的軟件調優(yōu)，最大的發(fā)揮GPU的性能。
目前很多互聯(lián)網(wǎng)公司希望運用GPU來加速其業(yè)務，但是由于沒有專門的軟件移植工程師，因此并不能發(fā)揮出GPU的并行計算性能。因此他們希望能有一套軟硬一體化的解決方案，能夠將自己的業(yè)務快速的部署到GPU集群中。為此，浪潮成立專門針對深度學習的軟件開發(fā)團隊，具備10萬核以上CPU+GPU的大規(guī)模并行算法設計、程序開發(fā)和軟件調優(yōu)能力，并通過自主研發(fā)的開源版本CAFFE-MPI和ClusterEngine高性能計算管理平臺，面向人工智能和深度學習，幫助用戶進行軟件移植、算法調優(yōu)等工作，加速深度學習應用在更多領域和企業(yè)落地。
目前，包含GPU服務器、FPGA定制硬件、caffe-MPI框架等在內的浪潮人工智能相關解決方案在國內主流AI領域的占有率超過80%，為百度、阿里巴巴、騰訊、奇虎、搜狗、科大訊飛、今日頭條、Face++等領先企業(yè)提供基于GPU/FPGA/KNL等協(xié)處理加速服務器和caffe-MPI等軟件、算法優(yōu)化服務，加速中國人工智能應用的發(fā)展。
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