台描述
人工智能人才紧缺，供需比仅为1：10，但面向众多学生的人工智能实验却难以开展。对此，AIRack人工智能实验平台提供了基于Docker容器集群技术开发的多人在线实验环境。平台基于深度学习计算集群，支持主流深度学习框架，方便快速部署训练环境，同时支持多人在线实验，并配套实验手册，同步解决人工智能实验配置难度大、实验入门难、缺乏实验数据等难题，可用于深度学习模型训练等教学、实践应用。
平台特性
在线实验应用
- 一键部署深度学习计算环境，快速启动训练任务
- 支持多个人工智能实验在线训练
- 动态分配GPU资源，实现资源的合理共享
- 实时监控与掌握CPU/GPU资源使用情况及运行状态
- 提供人工智能配套资源*载下**服务
实验高效可靠
- 基于Docker容器技术，可瞬间创建随时运行的实验环境
- 使用几台机器即可虚拟出大量实验集群，并配套GPU，满足实验室规模使用需求
- 采用Kubernetes容器编排架构管理集群，用户实验集群隔离、互不干扰
软硬件高规格
- 硬件采用GPU+CPU混合架构，实现对数据的高性能并行处理
- CPU选用英特尔E5-2600系列至强处理器，搭配英伟达多系列GPU
- 最大可提供每秒176万亿次的单精度计算能力
- 预装CentOS操作系统，集成TensorFlow、Caffe两套行业主流深度学习框架
一站式服务
人工智能实验平台从实验环境、教材PPT、实验手册、实验数据、技术支持等多方面为人工智能课程提供一站式服务，大幅度降低人工智能课程学习门槛，满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求。
1.前沿教材PPT
- 平台提供由清华大学博士、中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授主编的《深度学习》配套PPT
- 内容涉及人脑神经系统与深度学习、深度学习主流模型以及深度学习在图像、语音、文本中的应用等丰富内容
2.专业的实验
- 配套实验手册包括20个人工智能相关实验
- 实验基于VGGNet、FCN、ResNet等图像分类模型
- 实验应用Faster R-CNN、YOLO等优秀检测框架
- 实现分类、识别、检测、语义分割、序列预测等人工智能任务
提供实验代码以及MNIST、CIFAR-10、ImageNet、CASIA WebFace、Pascal VOC、Sift Flow、COCO等训练数据集
实验数据做打包处理，为用户提供便捷、可靠的人工智能和深度学习应用
平台框架
AIRack人工智能实验平台整体设计基于Docker容器集群技术，可一键创建随时运行的实验环境：
1.Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，提供应用部署、维护、扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用。
2.实验时，系统预先针对人工智能实验内容构建好一系列基于CentOS7的特定容器镜像，通过Docker在集群主机内构建容器，为每个使用平台的用户开辟隔离的实验环境。
平台配置
平台硬件参考配置如下：
