如何提升深度学习平台效率？阿里云推出了这么一个神器

作者：佚名 2017-06-22 09:45:58

云计算 阿里云发布的最新一代异构计算通用GPU实例GN5规格族就是一款用于搭建深度学习加速平台的云端利器。

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随着深度学习对人工智能的巨大推动，深度学习所构建的多层神经网络模型的参数空间已从***上升到百亿级，这对计算能力提出了新的挑战。相比CPU，GPU更适合深度学习的神经网络模型，可进行高度统一、相互无依赖的大规模并行计算。

阿里云发布的***一代异构计算通用GPU实例GN5规格族就是一款用于搭建深度学习加速平台的云端利器。

“品学兼优”的GN5采用了NVIDIA Pascal架构旗舰级P100 GPU，可在云端按需构建敏捷弹性、高性能和高性价比的深度学习平台，让用户以最简便地方式享用阿里云遍布全球的高效、稳定的云基础设施资源。

与上一代相比，GN5的单实例性能拓展了5倍，单实例最多可提供8个 NVIDIA P100 GPU，提供2万多个并行处理核心，***75TFLOPS FP32单精度浮点、150 TFLOPS FP16半精度浮点和38 TFLOPS FP64双精度浮点运算能力。

自建GPU物理服务器经常会遇上扩容难、适配难的难题，GN5规格族提供了灵活弹性的系列化配置，可以根据深度学习计算力的要求，按需选择合适的规格，分钟级即可完成实例的创建，并可根据运算力需求进行GPU实例的“Scale-out”水平扩容或“Scale-up”垂直变配。

为了更好地发挥GN5多GPU卡并行计算效率，GN5支持GPUDirect，通过GPU卡之间点对点通信，可让GPU之间在无需CPU干预下，直接通过PCIe的总线进行高带宽低时延的互联通信，极大地提升了深度学习训练中模型参数交换效率。

除了GPU外，深度学习还需要有海量的数据存储能力、业务服务能力、监控能力等，这在传统模式下复杂度高、工作量大、费时费力。而GN5实现了与ECS弹性计算生态的***结合，可与OSS对象存储、NAS文件存储等打通，满足深度学习海量训练数据的低成本存储和访问要求；通过EMR服务进行预处理；通过云监控服务进行GPU资源的监控与告警；通过负载均衡、弹性伸缩、资源编排等快速在云端搭建完整弹性GPU服务；并可搭配容器服务使用，简化部署和运维的复杂度，提供资源调度服务等。

GN5实例支持灵活的使用支付方式，用户可以按年支付以获得***的使用折扣；也支持按月周期付费，以降低用户的计算资源使用一次性投入成本，并且具有相对较低的单位小时使用价格；同样支持按小时的付费方式使用户以***的单次使用成本来应对临时性的短期使用需求。

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