西南交大校级平台采用景行超融合调度框架
2018-11-24
2018年7月26日，西南交通大学的徐飞校长出席四川省人工智能联盟成立大会并致辞，介绍了该校在人工智能方面开展的相关工作，包括成立人工智能研究院，正在申报人工智能本科专业等，而西南交大的校级智能计算平台作为其中的里程碑项目，受到重点关注。
在此关键节点背景下，由北京景行锐创软件有限公司提供的拥有自主知识产权的原研产品脱颖而出，于9月份成功中标该项目后，在短短2个月内即完成实施和试运行，并于近日正式通过验收。而在此之前，景行已有十几所校级、院级计算平台的建设经验，包括西北农林科技大学、山西大学、中国药科大学、山东农业大学、空军工程大学、西安交大能动学院等，充分证明了景行产品及解决方案的成熟度和稳定性。
传统的高性能计算集群对其业务的仿真和设计过程有很好的支撑作用。然而，随着仿真设计平台向智能设计平台的演进，将会从单一的对仿真和设计的高性能科学计算能力的依赖逐渐升级过渡到对高性能计算，大数据存储与分析，深度学习与人工智能等能力的依赖。因此，需要将单一的高性能集群能力扩展为多种能力的集群。
针对西南交大的用户需求，景行为其量身打造“超融合”调度管理平台，平台将会从传统的仿真设计到大数据人工智能设计进行演进，让HPC作业、大数据处理作业、人工智能计算作业能公平共享计算节点和GPU卡等计算资源，统一调度、统一管理。同一计算节点可同时运行多种类型计算框架的作业，如MPI并行、大数据分析（Hadoop、Spark）、AI应用（Caffe2、TensorFlow）、微服务（docker）等，将多种计算框架（MPI、大数据、流式计算、AI计算框架等）集成到一个门户，并对相关应用软件（R、VASP、Gaussian、Tensorflow、Caffe2）进行性能调优，通过浏览器进行批处理方式的作业提交，用户只需从桌面机上通过Web方式提交作业以及进行一些必要的控制和管理，大大提高用户运行hpc、大数据分析和人工智能作业的科研效率 。
这次的软件方案，集中解决客户六个核心需求和痛点：
1. 架构升级：采用“超融合”调度管理模式，从仿真设计能力升级到深度学习和人工智能的能力，将单一的高性能集群能力扩展为多种能力的集群，核心支持多种大数据计算框架，并使用统一的资源管理与调度系统进行管理；
2. 平台独立：各个功能模块均是开放架构，支持其他技术平台，避免了与任何一家硬件或软件厂商绑定，大大提高了用户后续方案的可选择性；
3. 采用Web Desktop和微客户端的全新设计和交互体验：简化用户操作，提高用户工作效率；
4. 系统扩展能力：集群系统计算能力的扩展和设备的增减，不会影响前端用户的工作；
5. 安全性：提供完整的系统安全策略，符合国防工业的安全保密标准；
6. 可分析性：对集群和数据中心的资源进行全方位的分析和监控。
至此，保证了用户能获得以下具体收益：
1. 利用景行“超融合”调度管理平台构建业务数据流，以业务数据为核心驱动，建立数据知识资产，积累汇聚实验数据，设计数据，知识数据。
2. 所有的计算、仿真和优化任务都集中在服务器上，保证了数据大集中，既提高了系统的安全性，又有利于协同工作，提高工程师效率；
3. 完善的资源调度功能，如：公平共享、优先级、一机多用、绿色调度等，保证系统中各种资源可以被充分、高效、合理使用；
3. 系统高度可定制化，可根据用户需求量身定制；
4. 提供全面的监控手段，实时掌握集群的运行效率，及时进行故障排查；
5. 提供平台统计分析报表功能，实现一致性的软/硬件利用率分析和投资回报分析；
6. 简单易用，尊重用户的使用习惯，降低高性能计算系统推广的难度。
重视大数据、人工智能应用，聚焦产业生态培育，相信西南交大校级智能计算平台成功上线后，必将发挥新引擎的作用，对各学院学科发展建设做出积极贡献！
在此关键节点背景下，由北京景行锐创软件有限公司提供的拥有自主知识产权的原研产品脱颖而出，于9月份成功中标该项目后，在短短2个月内即完成实施和试运行，并于近日正式通过验收。而在此之前，景行已有十几所校级、院级计算平台的建设经验，包括西北农林科技大学、山西大学、中国药科大学、山东农业大学、空军工程大学、西安交大能动学院等，充分证明了景行产品及解决方案的成熟度和稳定性。
传统的高性能计算集群对其业务的仿真和设计过程有很好的支撑作用。然而，随着仿真设计平台向智能设计平台的演进，将会从单一的对仿真和设计的高性能科学计算能力的依赖逐渐升级过渡到对高性能计算，大数据存储与分析，深度学习与人工智能等能力的依赖。因此，需要将单一的高性能集群能力扩展为多种能力的集群。
针对西南交大的用户需求，景行为其量身打造“超融合”调度管理平台，平台将会从传统的仿真设计到大数据人工智能设计进行演进，让HPC作业、大数据处理作业、人工智能计算作业能公平共享计算节点和GPU卡等计算资源，统一调度、统一管理。同一计算节点可同时运行多种类型计算框架的作业，如MPI并行、大数据分析（Hadoop、Spark）、AI应用（Caffe2、TensorFlow）、微服务（docker）等，将多种计算框架（MPI、大数据、流式计算、AI计算框架等）集成到一个门户，并对相关应用软件（R、VASP、Gaussian、Tensorflow、Caffe2）进行性能调优，通过浏览器进行批处理方式的作业提交，用户只需从桌面机上通过Web方式提交作业以及进行一些必要的控制和管理，大大提高用户运行hpc、大数据分析和人工智能作业的科研效率 。
1. 架构升级：采用“超融合”调度管理模式，从仿真设计能力升级到深度学习和人工智能的能力，将单一的高性能集群能力扩展为多种能力的集群，核心支持多种大数据计算框架，并使用统一的资源管理与调度系统进行管理；
2. 平台独立：各个功能模块均是开放架构，支持其他技术平台，避免了与任何一家硬件或软件厂商绑定，大大提高了用户后续方案的可选择性；
3. 采用Web Desktop和微客户端的全新设计和交互体验：简化用户操作，提高用户工作效率；
4. 系统扩展能力：集群系统计算能力的扩展和设备的增减，不会影响前端用户的工作；
5. 安全性：提供完整的系统安全策略，符合国防工业的安全保密标准；
6. 可分析性：对集群和数据中心的资源进行全方位的分析和监控。
至此，保证了用户能获得以下具体收益：
1. 利用景行“超融合”调度管理平台构建业务数据流，以业务数据为核心驱动，建立数据知识资产，积累汇聚实验数据，设计数据，知识数据。
2. 所有的计算、仿真和优化任务都集中在服务器上，保证了数据大集中，既提高了系统的安全性，又有利于协同工作，提高工程师效率；
3. 完善的资源调度功能，如：公平共享、优先级、一机多用、绿色调度等，保证系统中各种资源可以被充分、高效、合理使用；
3. 系统高度可定制化，可根据用户需求量身定制；
4. 提供全面的监控手段，实时掌握集群的运行效率，及时进行故障排查；
5. 提供平台统计分析报表功能，实现一致性的软/硬件利用率分析和投资回报分析；
6. 简单易用，尊重用户的使用习惯，降低高性能计算系统推广的难度。
重视大数据、人工智能应用，聚焦产业生态培育，相信西南交大校级智能计算平台成功上线后，必将发挥新引擎的作用，对各学院学科发展建设做出积极贡献！
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