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최고의 AI 토탈 솔루션 공급업체

인스퍼는 세계 최고의 AI 토탈 솔루션, 최첨단 하드웨어, 종합적인 AI 시스템 소프트웨어, 강력한 AI 애플리케이션 최적화 기능을 제공합니다

솔루션

인스퍼는 세계 최고의 GPU / MIC / FPGA AI 컴퓨팅 플랫폼, 종합적인 AI 시스템 소프트웨어, 강력한 AI 애플리케이션 최적화 기능 및 엔드 투 엔드 수직 솔루션을 제공합니다

혁신

컴퓨팅의 혁신은 AI 발전에 강력하게 추진합니다. 인스퍼는 사용자에게 독점적인 AI 컴퓨팅 플랫폼을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. AI를 위한 완전한 턴키 솔루션을 제공할 수 있는 업체는 인스퍼 회사뿐입니다. 인스퍼는 바이두, 텐센트, 알리바바와 같은 세계적인 CSP의 중요한 파트너이자 공급업체입니다. 인스퍼의 AI 플랫폼은 자율주행차 기술, 영상, 음성 인식에 널리 적용되어 있습니다.

특징

대량 태그와 딥러닝 모드 또한 알고리즘이 포함된 데이터 샘플이 물론이고 고성능 시스템 플랫폼도 딥러닝 성공에 중요합니다. 딥러닝은 오프라인 교육과 온라인 교육으로 이뤄져 있습니다.
오프라인 교육에 대해서 GPU/KNM+IB/10GE/25GE 고속 네트워크와 분산식 병렬 스토리지의 조합을 기반으로 하는 고성능 클러스터 시스템 아키텍처를 적용할 수 있습니다.
교육 샘플이 많아지기 때문에 샘플 데이터(1억급 화소 영상과 PB급 데이터 볼륨으로 된 10만 시간의 음성 등)를 저장하고 신속하게 방문할 수 있도록 대용량과 고대역의 고성능 병렬 스토리지가 필요하게 됩니다. 
장기간 교육 동안에는 GPU 가속화뿐만 아니라 대규모 클러스터 시스템의 병렬 처리도 필요합니다.
일부 모델에 대해 파라미터는 수십억 레벨에 도달하므로 노드 간 파라미터의 신속한 업데이트와 모델의 집중을 보장하기 위해 고대역과 저지연을 가진 고속 네트워크가 필요합니다.
온라인 식별 같은 경우 수천 개 노드로 외부 서비스를 제공함으로 이는 심각한 전력 소비 과제입니다.
저전력 FPGA 구조를 이용해 온라인 식별 플랫폼을 구축하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.
인스퍼 딥러닝 시스템 플랫폼 아키텍처
  
인스퍼는 고속 네트워킹을 통해 고성능 병렬 스토리지 솔루션을 컴퓨팅 가속 노드에 연결하고 데이터 서비스를 제공하는 딥러닝에 포커스를 하여 아래 그림과 같이 전반적인 시스템 솔루션을 개발하였습니다.
오프라인 교육에 적용하는 컴퓨팅 가속 노드는 단일 정밀도를 갖추는 강력한 부동점 컴퓨팅 능력이 있는 고출력 GPU를 사용하거나 가능할 때 KNM가속카드를 사용합니다.
다른 한편으로는 온라인 식별에 사용되는 컴퓨팅 가속 노드는 강력한 INT8 계산 용량을 가진 저전력 GPU 또는 인식 프로그램으로 사용자 정의된 저전력 FPGA를 적용합니다.
컴퓨팅 노드에서 TensorFlow, Caffe 및 CNTK와 같은 딥러닝 프레임워크를 운영하면서 AIStation 관리 플랫폼은 목표관리, 로그인 인터페이스, 파라미터 튜닝 등 기타 서비스를 제공합니다.
AIStation는 노드 및 컴퓨팅 가속 구성 요소에 대한 상태 모니터링과 스케줄링을 수행합니다. 
이 전체 플랫폼 세트는 최고 수준의 인공지능을 기반으로 애플리케이션을 지원할 것입니다.

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앞으로 딥러닝에 관련된 오프라인 교육과 온라인 식별이 통합될 것이며 온라인 데이터는 오프라인으로 직접 교육될 것이며 오프라인으로 교육된 모델은 온라인 교육 데이터를 업데이트에 사용될 것입니다.
딥러닝의 온라인-오프라인 통합을 실현하는 데에 한 추세는 GPU+FPGA+IB 고속 네트워크와 분산식 병렬 스토리지를 결합한 고성능 저전력 시스템 구조로 될 것입니다. 
    
    
딥러닝 프레임워크 리소스 캡슐화
   
현재 오프 소스 딥러닝 프레임워크는 제3자 라이브러리에 고도 의존하여 다른 버전으로 분리되어있는 것은 프레임워크 개발과 AI 애플리케이션 개발에 좋지 않습니다. 특히 필요한 버전이 신속하게 업데이트할 때 불이익점이 더 뚜렷합니다. OS와 제3자 라이브러리의 빈번한 업데이트는 개발자들에게 불필요한 예외 업무를 많이 만들어 주었습니다.
인스퍼는 딥러닝 프레임워크와 그가 의존하는 라이브러리의 통합 리소스 캡슐화를 수행하며 이미지를 이뤄집니다. 그 후에 그 이미지는 자원 캡슐화를 지원하는 인스퍼 플랫폼에 언제든지 로드될 수 있습니다. 사용자는 작업 환경이 원래 환경과 완전히 일치하므로 즉시 작업을 시작할 수 있으며 효과적으로 생산력을 향상할 수 있습니다. 이미지에서 분산된 매핑 스토리지와 미러 영사의 스토리지, 스케줄링, 관리 및 모니터링 기능을 지원하면서 인스퍼 딥러닝 시스템 솔루션은 리소스 캡슐화 기술을 사용하여 딥러닝 프레임워크 구축 및 애플리케이션 개발의 생산성을 개선합니다. 동시에, 그들은 자원 캡슐화 기술과 시스템 솔루션의 최적화된 통합을 제공합니다.

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엔드 두 엔드 시스템 제공 서비스
   
인스퍼 딥러닝 시스템 솔루션은 종합적인 하드웨어 세트뿐만 아니라 시스템 솔루션을 위한 엔드 투 엔드 제공 서비스도 제공합니다.
● 애플리케이션 시나리오 및 시스템 솔루션 설계에 대한 컨설팅
인스퍼 AI 솔루션 전문가와 AI 말단 사용자는 딥러닝 애플리케이션 시나리오에 대해 논의하고 애플리케이션 시나리오에 적합한 시스템 솔루션을 설계하기 위해 컴퓨팅 핫스팟과 병목현상을 함께 분석합니다.
● 애플리케이션 코드의 전송 및 최적화
인스퍼 이기종 애플리케이션 전문가는 고객이 CPU 코드 특징을 분석하고 이기종 가속 구성요소로 마이그레이션하는 것이 적절한지를 판단하고 코드 핫스팟을 전송 및 최적화하여 애플리케이션의 계산 효율성을 높이고 시간을 단축하도록 협력해 줍니다.
● 소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 전체적 솔루션
Inspur는 딥러닝을 위해 종합적인 서버 제품군, 고속 네트워크, 병렬 스토리지 제품뿐만 아니라 AIStation 소프트웨어 관리 플랫폼 및 Teye 기능 분석 도구도 실행하고 있습니다. 소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 전체적인 솔루션은 딥러닝 프레임워크의 성능을 최대하게 끌어올 수 있습니다.
● 계산 가속 구성 요소의 성능에 대한 수평 평가
GPU/FPGA/KNM 및 기타 주류 이기종 가속 요소에 대한 인스퍼 성숙한 수평적 평가는 솔루션 옵션을 제공합니다.
● 주류 딥러닝 프레임워크 구현 및 구축
Caffe, TensorFlow 및 CNTK와 같은 주류 딥 러닝 프레임워크에 집중하여 필요한 제3자 라이브러리의 코드와 파일에 대해 리소스 캡슐화하여 신속하게 플랫폼에 배치할 수 있는 이미지를 생성합니다. 복잡한 구현 절차를 숙지할 필요 없이 쉽게 실행하고 배울 수 있습니다.

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