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隨著AI科學計算的技術突破，人工智能已經廣泛應用于各行各業(yè)，如醫(yī)療、金融、汽車、法律、工業(yè)、教育等等，其中AI科學計算服務中心化也成為眾望所歸的選擇，雖然AI 深度學習目前的門檻有所降低，但是對于專業(yè)的數據科學家，依然是需要為了環(huán)境搭建，并行運算，分布式存儲，作業(yè)調度等基礎設施和服務耗費較多的人力和成本，為此，UNIS公共科學計算AIOS平臺應運而生，提出軟硬件一體化方案，從基礎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，從模型的深度訓練和調優(yōu)，到多機多卡GPU作業(yè)靈活調度，UNIS AIOS平臺，提供了十分簡潔的使用方式，實現了資源的整合/彈性擴容縮容和合理調度,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習場景下，需要搭建大規(guī)模的GPU集群，針對不同的算法模型、不同的深度學習框架，用戶如何統一調度與管理GPU集群的計算資源、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等深度學習框架，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，也是數據科學家難以逾越的一道門檻。

面對不同用戶同時進行模型訓練、在線推理，采用什么策略對各個任務進行調度，是搶占模式還是*先出，以及每個訓練任務利用哪個GPU加速卡，每個卡的運行狀態(tài)如何，都需要統一的監(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，減少系統安裝維護工作量；優(yōu)化分布式訓練部署模型，實現多機多卡GPU資源與訓練作業(yè)靈活調度；提供豐富的可自定義軟件和鏡像庫，充分滿足客戶對AI計算環(huán)境的需求。

靈活的資源調度機制：提供強大的資源調度策略，以及資源實時監(jiān)控，使企業(yè)可以有效、合理的使用各種計算資源。

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

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

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

*的前后臺分離架構

在以前傳統的網站開發(fā)中，前端一般扮演的只是切圖的工作，只是簡單地將UI設計師提供的原型圖實現成靜態(tài)的HTML頁面，而具體的頁面交互邏輯，比如與后臺的數據交互工作等，可能都是由后臺的開發(fā)人員來實現的，或者是前端是緊緊的耦合后臺。導致后臺的開發(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。

AIOS采用*的前后端分離架構，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據處理，業(yè)務權限控制等，前后端通過標準的restful接口實現數據交互。

后端專注于：服務層 & 數據訪問層 & 權限控制；

前端專注于：頁面展現（視圖層）& 交互邏輯；

的微服務架構

AIOS采用kubernetes+docker+rabbitmq的微服務架構模式，利用kubernetes實現高可用的集群環(huán)境，以及統一的資源調度，配合d o c ker容器技術實現多租戶資源隔離，由rabbitmq實現分布式消息處理。為平臺展現層提供強大的內核支撐，平臺采用的微服務架構模式有以下特點：

• 服務高度自治，集中管理；
• 復雜業(yè)務得到拆分，易于維護；
• 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）實現統一的網絡文件存儲系統，極大簡化了平臺部署的復雜性，提高了公共文件資源的利用率。再結合linux多用戶多任務的系統特性，實現文件存儲資源的多租戶資源隔離。

強大的作業(yè)調度機制

AIOS平臺的核心是模型訓練，對CPU、內存、GPU等資源的合理使用要求非常高，通常這些計算設備造價不菲，計算資源的合理使用是體現一個計算平臺最重要的指標。平臺采用的kubernetes先天支持多種策略的作業(yè)調度，可以有效保證各類訓練任務的及時有效執(zhí)行。再結合平臺提供的用戶資源申請分配機制，以及資源使用率告警機制，可以靈活有效的管理多租戶場景下，集群計算資源的統一合理調度。

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)點的CPU、內存、網絡以及磁盤情況，平臺通過Heapster實現上述資源的統一采集及管理；而平臺自主研發(fā)的cMonitor則可以對GPU資源進行定時的采集及管理；結合平臺提供的計算資源告警機制，最終可以在平臺展現層實時監(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大的全流程可視化管理平臺：交互學習平臺，集群管理平臺，性能監(jiān)控平臺，審計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*通過我們的平臺進行常規(guī)業(yè)務操作，又可以利用我們提供的接口組件，將核心服務集成到自己現有系統中。

AIOS平臺提供了一系列的函數庫，方便用戶在建模編寫腳本的過程中，快速調用這些函數而無需關心這些業(yè)務無關的技術細節(jié)；同時我們在系統不同功能模塊中，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。

統一的集群管理

負責整個系統計算資源的集中管理、統一分配與作業(yè)調度，包括GPU資源池的集中管理與分配、多租戶方式隔離計算資源、以作業(yè)方式動態(tài)分配計算資源以及計算資源回收等。

統一的監(jiān)控運維

實時監(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)預警機制。

統一的開發(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、模型訓練、模型驗證以及模型推理等核心功能，并結合硬件資源可視化、作業(yè)調度器，提高系統硬件資源的利用率。

資源管理服務

系統提供完備的資源管理平臺，對所有計算資源進行集中管理，通過該平臺，可以實現對各類資源的狀態(tài)查詢以及相關維護操作。

作業(yè)調度服務

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

性能監(jiān)控服務

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

API服務

深度學習模塊核心服務如下：

• 文件服務
• 數據集服務
• 模型存儲服務
• 模型實例化服務
• 訓練服務
• 超參搜索服務
• 評估服務
• 推理服務
• 指標監(jiān)控服務

另外針對AI深度學習訓練過程中復雜不可解釋的參數選配，為了減少嘗試次數，浪費資源和時間，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現并行超參搜索，充分發(fā)揮集群計算能力，多任務并發(fā)搜索，不同任務間分享搜索結果（不同的），這樣以改進效率為目標，做到搜索效果與搜索代價的良好平衡，還有提供蒙特卡洛樹搜索 + 深度學習網絡功能，解決搜索空間過大問題，并對搜索結果進行學習。

計算節(jié)點所需硬件配置

計算節(jié)點所需硬件配置