人工智能训练平台

人工智能训练平台

1、平台定位

该平台是一个为深度学习量身定制的高效智能集群管理系统。
它不仅简化人工智能架构设计，并且实现了快速部署与扩展能力。
平台通过创新支持架构设计，在不修改现有框架代码的前提下即可无缝集成各种主流AI框架（如CNTK、TensorFlow、PyTorch等）及大数据技术。
其创新支持架构还实现了全栈式DevOps开发与运维模式的简化。
此外 platform 还实现了 GPU 资源多租用机制 通过创新调度算法优化 GPU 资源分配 并结合丰富的端口管理功能 和虚拟集群多租技术 用户可以通过 Launcher Server 便捷完成服务作业部署。
平台还具备全面的运维支持功能 包括硬件资源监控 服务状态监控以及作业日志管理 系统管理员还可以通过SSH等便捷工具完成关键作业调试操作。
这些功能组合使得平台在降低系统维护成本的同时 提高了整体运行效率 并显著降低了系统的运维复杂度

2、系统架构

该平台架构如图所示，在线用户提供便捷访问途径即可调用REST API发布作业任务及监控集群

上交作业内容至指定平台（Web Portal）；采用Launcher组件完成业务交互；针对作业类及资源进行集中管理（Hadoop YARN）；优化固定资源调度策略（Kubernetes）

该AI平台采用微服务架构设计，在容器化环境中高效运行各类AI服务与任务（如CNTK、TensorFlow、PyTorch等深度学习框架）。用户可通过自定义Job容器轻松支持新框架及多种AI任务类型，并具备高度的扩展性与灵活性。

在运维管理方面，该平台提供了丰富的功能模块：包括在线任务调试、错误报警与日志管理等功能；同时支持高阶性能需求的MPI与RDMA网络协议连接技术；这些配置显著降低了日常运维难度并提升了系统可靠性。

用户体验方面，则体现在友好的操作界面设计上：主界面上实时显示集群GPU利用率、节点总数、CPU利用率等关键指标信息；当出现异常状况时系统会自动启动报警机制并提供直观提示信息（例如以红色等颜色标记异常状态）；此外还提供了直观的状态监控界面让用户及时掌握集群运行状态。”

AI平台主界面

集群Job概览，点击Job名称可以查看详细信息及日志信息

该页面展示了container的IP address, port number以及GPU position, 并且此外还包含remotely SSH登录container的信息.

集群中机器运行状况概览，不同颜色展现了不同的忙闲程度

集群中每台机器上的Service运行状况

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