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浪潮信息智能技术成果驱动在线AI教育升级

自今年年初新型冠状病毒肺炎疫情蔓延以来,全国教育机构紧锣密鼓地投入到停课不停学队伍中来,与此同时,挑战和难题接连不断 。 远程教学对很多学校本已捉襟见肘的IT系统提出了更高的要求 。 比如,北京某双一流高校在疫情期间就遇到了这样一个棘手的难题:要同时满足百余名学生的AI实验课在线教学,同时不影响教师的科研工作 。 浪潮人工智能资源平台AIStation通过高效资源调度、快速资源共享等系列技术规划设计,轻松帮助师生们实现了这一目标 。
停课不停学,在线AI实验教育面临三大技术难题
位于北京的国家双一流高校、世界一流学科建设高校日前开设了一门《人工智能课程》,共吸引了全校120名学生选修 。 该课程基于讲、练、做、用教学模式设计理念,将前沿技术转化成实验项目进行授课教学,结合划分的校级人工智能云端,在线进行百人协同应用实验 。 疫情期间,授课老师计划将120名学生分成4组,以小组为单位开展实验课,在课上将相关算例和数据同步给学生,指导每个学生在指定AI框架内进行算例调试 。 其难点就是数据量繁多,对协同性、数据运算能力、交互性要求特别高 。 概括下来,主要有以下三方面的问题:
1. 资源调度问题:实验平台要支持教师教研需求,本地化部署,且满足可支撑30人同时在线实验教学环境所需要的CPU服务器、网络设备、存储设备;
2. 资源共享问题:人工智能属于交叉学科,覆盖内容众多,实验课上老师需要将相关资料快速共享给学生,传统共享方式效率低下,不能满足实验课所需要的快速响应能力;
3. 登录问题:在线授课期间,分布在全国各地的师生们需要远程登录平台,登录方式、响应速度直接关系到教学效果 。
提速又高效,AIStation确保在线教学不断线
接到需求后,浪潮信息联合该校网络信息中心,将原有AIStation平台改造为同时面向教师、120名学生的科研与教学平台,完成从课堂实验教学到远程实验教学的平稳过渡 。
AIStation是浪潮面向人工智能企业训练与推理场景开发的高效人工智能资源平台,兼顾读取速度与安全性,打破数据孤岛和IO瓶颈,可实现可视化开发、集中化管理等,为用户提供极致高性能的AI计算资源,有效打通开发环境、计算资源与数据资源,提升开发效率 。 针对该校远程教学实验场景的实际需求,浪潮信息AIStation实现了精准的资源调度、快速共享资源、秒级创建开发环境、网页登录,完好的解决了该校面临的三大难题,确保了疫情期间停课不停学的顺利过渡 。
浪潮信息智能技术成果驱动在线AI教育升级
浪潮信息智能技术成果驱动在线AI教育升级
AIStation,简单不简约
对于浪潮信息AIStation AI高效管理平台在具体实操环节中是怎样实现的呢?
(1)以GPU共享策略提高计算资源利用率 。 AIStation支持显存细粒度分配,最小颗粒度可精准到1G,通过GPU共享策略,可以让多人共用一张GPU卡且互不影响,以达到同时满足30名师生的教学和科研需求 。 在该校实验教学环境下,AIStation利用GPU细粒度分配策略将每张GPU卡切分为4份,可以支持4人同时使用,这样8张GPU卡即能支持30名学生同时在线做实验 。
(2)采用GPU用户配额和限制策略功能减少计算资源抢占率和分配不均情况 。 AIStation管理员可设置空占超时时间,当资源空闲超时,AIStation自动释放算力,提高计算资源利用率,这样,在实验教学环境中,通过创建学生用户组并授权30个账号,学生用账号登录平台后即可使用GPU做实验,课程结束后AIStation会收回资源,大大减少了计算资源抢占率和分配不均情况,从而进一步提高了资源使用效率 。
(3)一键部署深度学习环境,实现了资源快速共享 。 授课老师可将课程所需的数据集合起来放到公共目录下,学生登录后会自动同步到个人空间,资源共享在分秒时间得以实现 。 而对于实验课中需要使用的AI框架,授课老师基于AIStation内置的框架镜像,并通过设置分享镜像的方式,使得学生可快速创建开发环境 。


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