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35.240學(xué)兔兔www.bzfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載
70
人工智能算力資源池技術(shù)規(guī)范Technical
specification
artificial
intelligence
computing
power
resource
2023
-
11
中關(guān)村新興科技服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟??發(fā)
布學(xué)兔兔www.bzfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載T/STSI
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III
IV
3.1
3.2
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
6.6
7.1
7.2
8.1
8.2
9.1
9.2
GPU
.................................................................. 9.3
API
.................................................................. 9.4
9.5
9.6
10
11
12
12.1
12.2
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1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則
第1部分:標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定學(xué)兔兔www.bzfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載
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GB/T
GB/T
GB/T
3.1
GB/T
41867、GB/T
artificial
intelligence[來源:GB/T
artificial
intelligence
accelerating
card[來源:GB/T
resource[來源:GB/T
virtual
resource學(xué)兔兔www.bzfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載
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3.2
Programming
ASIC:專用集成電路(Application
Specific
CPU:中央處理器(Central
Programmable
Gate
GPU:圖形處理單元(Graphics
KVM:基于內(nèi)核的虛擬機(jī)(Kernel-based
Virtual
Control
圖1
API
API
AI
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IP
——AI
異構(gòu)算力資源:GPU、FPGA、ASIC
5.1
資源池應(yīng)采用分布式架構(gòu)、模塊化設(shè)計(jì),在架構(gòu)及功能方面應(yīng)具備良好的系統(tǒng)可擴(kuò)展能力,使得5.2
AI
5.3
5.4
資源池應(yīng)具備人工智能應(yīng)用和計(jì)算資源的解耦能力,在同一集群的任意節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行人工智能應(yīng)用5.5
5.6
5.7
5.8
6.1
應(yīng)支持
AI
應(yīng)用與物理計(jì)算資源解耦合,AI
應(yīng)用向資源池軟件調(diào)取虛擬計(jì)算資源,資源池軟件
應(yīng)支持運(yùn)行在普通
節(jié)點(diǎn)的人工智能業(yè)務(wù)通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程調(diào)用物理
GPU
計(jì)算資源節(jié)點(diǎn)上的虛擬
6.2
應(yīng)支持配置多種算力資源池任意調(diào)度策略,包括本地調(diào)度、本地優(yōu)先、節(jié)點(diǎn)均衡/緊湊、設(shè)備均
AI
AI
6.3
MB
6.4
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432023ww.bz學(xué)兔兔wfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載6.5
6.6
7.1
圖2
7.2
資源池使用TCP/IP以太網(wǎng)絡(luò)、RoCE
Memory等多種后端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)兔兔www.bzfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載T/STSI
432023學(xué)兔兔www.bzfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載圖3
8.1
8.2
資源池應(yīng)具備適配多種Linux操作系統(tǒng)和云平臺的能力,同時支持基于KVM的虛擬機(jī)云平臺和基于Docker的容器云平臺。應(yīng)支持原生容器,提供完善的虛擬GPU資源調(diào)度插件,以實(shí)現(xiàn)和Kubernetes的平
9.1
TCP/IP
以太網(wǎng)絡(luò)、RDMA
網(wǎng)絡(luò)(InfiniBand
9.2
GPU
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432023學(xué)兔兔www.bzfxw.com標(biāo)準(zhǔn)下載NVIDIA
9.3
API
NVIDIA
Neuware、中科海光
9.4
64
CentOS
/7、64
Ubuntu
16/18/20
9.5
容器環(huán)境、kubernetes
9.6
TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、MXNet、XGBoost、DeepSpeech、NVCaffe、TensorRT、ONNX
10
10.110.210.3 11
35279、GB/T
31168、YD/T
12
12.1 a)
查法:對工智能算資源池相技術(shù)資料行可視化查,以確有關(guān)功能特性是否b)
示法:對工智能算資源池進(jìn)操作,查其實(shí)際運(yùn)情況,以證有關(guān)功或特性是c)
際運(yùn)行法將人工智算力資源投入實(shí)際行,在一周期內(nèi)檢運(yùn)行情況以確定有12.2
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人工智能力資源池關(guān)技術(shù)資,采用審法檢查池管理功能容、池化度功能內(nèi)、提供任規(guī)格算力源功能內(nèi)、虛擬算資源隔離能內(nèi)容、務(wù)熱遷移能內(nèi)容和b)
用演示法進(jìn)行人工能算力資池相關(guān)操,驗(yàn)證池管理功能池化調(diào)度能、提供12.2.2
對人工智能算力資源池相關(guān)技術(shù)資料,采用審查法檢查是否滿足第7章規(guī)定的管理網(wǎng)絡(luò)要求和數(shù)據(jù)12.2.3
對人工智能算力資源池相關(guān)技術(shù)資料,采用審查法檢查是否滿足第8章規(guī)定的資源池部署要求和資12.2.4
對人工智能算力資源池相關(guān)技術(shù)資料,采用審查法檢查是否滿足第9章規(guī)定的網(wǎng)絡(luò)、GPU設(shè)備、API12.2.5
c)
d)
用實(shí)際運(yùn)法,將人智能算力源池投入際運(yùn)行
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