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隨著AI科學(xué)計(jì)算的技術(shù)突破，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，如醫(yī)療、金融、汽車、法律、工業(yè)、教育等等，其中AI科學(xué)計(jì)算服務(wù)中心化也成為眾望所歸的選擇，雖然AI 深度學(xué)習(xí)目前的門檻有所降低，但是對于專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，依然是需要為了環(huán)境搭建，并行運(yùn)算，分布式存儲，作業(yè)調(diào)度等基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)耗費(fèi)較多的人力和成本，為此，UNIS公共科學(xué)計(jì)算AIOS平臺應(yīng)運(yùn)而生，提出軟硬件一體化方案，從基礎(chǔ)硬件的部署和軟件安裝，到交互式開發(fā)環(huán)境的一鍵啟動，從模型的深度訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，到多機(jī)多卡GPU作業(yè)靈活調(diào)度，UNIS AIOS平臺，提供了十分簡潔的使用方式，實(shí)現(xiàn)了資源的整合/彈性擴(kuò)容縮容和合理調(diào)度,同時也提供豐富的可自定義的軟件和鏡像和二次開發(fā)的API接口，可方便的集成進(jìn)入原有SaaS平臺。

針對圖像處理、語音識別、自然語言處理等深度學(xué)習(xí)場景下，需要搭建大規(guī)模的GPU集群，針對不同的算法模型、不同的深度學(xué)習(xí)框架，用戶如何統(tǒng)一調(diào)度與管理GPU集群的計(jì)算資源、存儲資源，分配給不同的租戶使用，是需要解決的問題。

對于TensorFlow、Caffe、MxNet等深度學(xué)習(xí)框架，如何快速部署，提供開發(fā)鏡像環(huán)境，滿足不同用戶在不同場景下的框架需求、算法需求與開發(fā)需求，也是數(shù)據(jù)科學(xué)家難以逾越的一道門檻。

面對不同用戶同時進(jìn)行模型訓(xùn)練、在線推理，采用什么策略對各個任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，是搶占模式還是*先出，以及每個訓(xùn)練任務(wù)利用哪個GPU加速卡，每個卡的運(yùn)行狀態(tài)如何，都需要統(tǒng)一的監(jiān)控與管理。

針對以上問題，為用戶提供一體化的軟硬件部署和管理服務(wù)，減少系統(tǒng)安裝維護(hù)工作量；優(yōu)化分布式訓(xùn)練部署模型，實(shí)現(xiàn)多機(jī)多卡GPU資源與訓(xùn)練作業(yè)靈活調(diào)度；提供豐富的可自定義軟件和鏡像庫，充分滿足客戶對AI計(jì)算環(huán)境的需求。

靈活的資源調(diào)度機(jī)制：提供強(qiáng)大的資源調(diào)度策略，以及資源實(shí)時監(jiān)控，使企業(yè)可以有效、合理的使用各種計(jì)算資源。

完善的API接口服務(wù)：系統(tǒng)所有核心業(yè)務(wù)，都對外提供完善的A P I 接口， 用戶可以通過這些接口，實(shí)現(xiàn)人工智能平臺服務(wù)與用戶已有SaaS平臺的深度集成。

靈活的權(quán)限管理策略：系統(tǒng)通過對人員角色權(quán)限的劃分，以及資源的使用規(guī)劃，使得平臺中不同的用戶的計(jì)算資源都能很好的隔離，滿足企業(yè)對權(quán)限管理的各種要求。

豐富的性能監(jiān)控服務(wù)：AIOS平臺提供完善的性能監(jiān)控服務(wù)，能實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)所有服務(wù)的健康狀況和硬件/網(wǎng)絡(luò)利用率情況，并針對各種日常運(yùn)維工作，提供可視化的操作界面，提高系統(tǒng)運(yùn)維管理者的工作效率。

*的前后臺分離架構(gòu)

在以前傳統(tǒng)的網(wǎng)站開發(fā)中，前端一般扮演的只是切圖的工作，只是簡單地將UI設(shè)計(jì)師提供的原型圖實(shí)現(xiàn)成靜態(tài)的HTML頁面，而具體的頁面交互邏輯，比如與后臺的數(shù)據(jù)交互工作等，可能都是由后臺的開發(fā)人員來實(shí)現(xiàn)的，或者是前端是緊緊的耦合后臺。導(dǎo)致后臺的開發(fā)壓力大大增加，前后端工作分配不均。不僅僅開發(fā)效率慢，而且代碼難以維護(hù)。

AIOS采用*的前后端分離架構(gòu)，很好的解決前后端分工不均，開發(fā)過程相互依賴，bug難以定位等諸多問題。將更多的用戶交互邏輯由前端專職處理，而后端則可以專注于數(shù)據(jù)處理，業(yè)務(wù)權(quán)限控制等，前后端通過標(biāo)準(zhǔn)的restful接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。

后端專注于：服務(wù)層 & 數(shù)據(jù)訪問層 & 權(quán)限控制；

前端專注于：頁面展現(xiàn)（視圖層）& 交互邏輯；

的微服務(wù)架構(gòu)

AIOS采用kubernetes+docker+rabbitmq的微服務(wù)架構(gòu)模式，利用kubernetes實(shí)現(xiàn)高可用的集群環(huán)境，以及統(tǒng)一的資源調(diào)度，配合d o c ker容器技術(shù)實(shí)現(xiàn)多租戶資源隔離，由rabbitmq實(shí)現(xiàn)分布式消息處理。為平臺展現(xiàn)層提供強(qiáng)大的內(nèi)核支撐，平臺采用的微服務(wù)架構(gòu)模式有以下特點(diǎn)：

• 服務(wù)高度自治，集中管理；
• 復(fù)雜業(yè)務(wù)得到拆分，易于維護(hù)；
• 高度靈活易于拓展；

多租戶存儲資源隔離

平臺使用NFS（Network File System）實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)文件存儲系統(tǒng)，極大簡化了平臺部署的復(fù)雜性，提高了公共文件資源的利用率。再結(jié)合linux多用戶多任務(wù)的系統(tǒng)特性，實(shí)現(xiàn)文件存儲資源的多租戶資源隔離。

強(qiáng)大的作業(yè)調(diào)度機(jī)制

AIOS平臺的核心是模型訓(xùn)練，對CPU、內(nèi)存、GPU等資源的合理使用要求非常高，通常這些計(jì)算設(shè)備造價(jià)不菲，計(jì)算資源的合理使用是體現(xiàn)一個計(jì)算平臺最重要的指標(biāo)。平臺采用的kubernetes先天支持多種策略的作業(yè)調(diào)度，可以有效保證各類訓(xùn)練任務(wù)的及時有效執(zhí)行。再結(jié)合平臺提供的用戶資源申請分配機(jī)制，以及資源使用率告警機(jī)制，可以靈活有效的管理多租戶場景下，集群計(jì)算資源的統(tǒng)一合理調(diào)度。

完善的資源監(jiān)控體系

Heapster是容器集群監(jiān)控和性能分析工具，可以定時采集集群環(huán)境中所有節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)以及磁盤情況，平臺通過Heapster實(shí)現(xiàn)上述資源的統(tǒng)一采集及管理；而平臺自主研發(fā)的cMonitor則可以對GPU資源進(jìn)行定時的采集及管理；結(jié)合平臺提供的計(jì)算資源告警機(jī)制，最終可以在平臺展現(xiàn)層實(shí)時監(jiān)控集群環(huán)境下的所有資源，并及時向管理員發(fā)送告警信息，有效管理集群硬件資源，提高資源利用率。

AIOS平臺為用戶提供了強(qiáng)大的全流程可視化管理平臺：交互學(xué)習(xí)平臺，集群管理平臺，性能監(jiān)控平臺，審計(jì)平臺這四大模塊又同時對外提供豐富的接口組件，使得用戶既可以*通過我們的平臺進(jìn)行常規(guī)業(yè)務(wù)操作，又可以利用我們提供的接口組件，將核心服務(wù)集成到自己現(xiàn)有系統(tǒng)中。

AIOS平臺提供了一系列的函數(shù)庫，方便用戶在建模編寫腳本的過程中，快速調(diào)用這些函數(shù)而無需關(guān)心這些業(yè)務(wù)無關(guān)的技術(shù)細(xì)節(jié)；同時我們在系統(tǒng)不同功能模塊中，提供了不同的工作集，方便用戶在具體場景中快速操作。所有這些，都大大加速了用戶在開發(fā)人工智能解決方案時的速度。

統(tǒng)一的集群管理

負(fù)責(zé)整個系統(tǒng)計(jì)算資源的集中管理、統(tǒng)一分配與作業(yè)調(diào)度，包括GPU資源池的集中管理與分配、多租戶方式隔離計(jì)算資源、以作業(yè)方式動態(tài)分配計(jì)算資源以及計(jì)算資源回收等。

統(tǒng)一的監(jiān)控運(yùn)維

實(shí)時監(jiān)控管理集群資源使用情況和集群狀態(tài)，包括作業(yè)狀態(tài)、GPU使用率、集群健康度等，并分析每一類的資源占用情況，提供觸發(fā)預(yù)警機(jī)制。

統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境

提供一站式的交互開發(fā)操作界面，幫助用戶完成模型腳本在線編輯、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證以及模型推理等核心功能，并結(jié)合硬件資源可視化、作業(yè)調(diào)度器，提高系統(tǒng)硬件資源的利用率。

資源管理服務(wù)

系統(tǒng)提供完備的資源管理平臺，對所有計(jì)算資源進(jìn)行集中管理，通過該平臺，可以實(shí)現(xiàn)對各類資源的狀態(tài)查詢以及相關(guān)維護(hù)操作。

作業(yè)調(diào)度服務(wù)

系統(tǒng)提供強(qiáng)大的作業(yè)調(diào)度引擎，為用戶提供多種作業(yè)調(diào)度策略：*先出，資源回填，公平共享，作業(yè)搶占，用戶循環(huán)調(diào)度，用戶作業(yè)均衡等。

性能監(jiān)控服務(wù)

系統(tǒng)針對各種計(jì)算資源，提供多維度的資源性能監(jiān)控指標(biāo)查詢接口，并圖形化展示。

API服務(wù)

深度學(xué)習(xí)模塊核心服務(wù)如下：

• 文件服務(wù)
• 數(shù)據(jù)集服務(wù)
• 模型存儲服務(wù)
• 模型實(shí)例化服務(wù)
• 訓(xùn)練服務(wù)
• 超參搜索服務(wù)
• 評估服務(wù)
• 推理服務(wù)
• 指標(biāo)監(jiān)控服務(wù)

另外針對AI深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中復(fù)雜不可解釋的參數(shù)選配，為了減少嘗試次數(shù)，浪費(fèi)資源和時間，也提供豐富的超參算法支持，支持Ran d om S e a r c h、TPE ( T r e e - b a s e dParzen Esitmator)以及Bayesian超參搜索算法，利用高效的超參搜索算法實(shí)現(xiàn)并行超參搜索，充分發(fā)揮集群計(jì)算能力，多任務(wù)并發(fā)搜索，不同任務(wù)間分享搜索結(jié)果（不同的），這樣以改進(jìn)效率為目標(biāo)，做到搜索效果與搜索代價(jià)的良好平衡，還有提供蒙特卡洛樹搜索 + 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)功能，解決搜索空間過大問題，并對搜索結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)。

計(jì)算節(jié)點(diǎn)所需硬件配置

計(jì)算節(jié)點(diǎn)所需硬件配置