适用于在ThinkSystem服务器上构建灵活可扩展的AI-LenovoPress.PDF

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2019-01-19 发布于天津
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Lenovo AI 验证设计（适用于在 ThinkSystem 服务器上构建灵活、可扩展的 AI 基础结构）上次更新时间：23 November 2018 2.0 版介绍使用 Intel Optimized 基于利用 Intel Xeon SP CPU 和 Caffe 和 TensorFlow 的 NVIDIA GPU 的强大的、多功能 AI 基础结构参考架构 Lenovo ThinkSystem SD530、 SR650 和 SR670 服务器的解决方案针对高性能、经济高效和可扩展包含适用于不同服务器和相关网络解决方案的部署注意事项的详细硬件配置 Peter Seidel (Lenovo) Ajay Dholakia (Lenovo) Nathan Stewart (Lenovo) Lenovo AI 验证设计 1 （适用于在ThinkSystem 服务器上构建灵活、可扩展的 AI 基础结构）目录 1 简介 5 2 业务问题及业务价值 6 2.1 业务问题6 2.2 业务价值6 3 要求 7 3.1 功能性要求7 3.2 非功能性要求7 4 架构概述 8 5 组件模型 9 5.1 AI 框架概述9 5.1.1 Caffe 9 5.1.2 Intel Caffe 10 5.1.3 TensorFlow 10 5.2 软件注意事项 11 5.2.1 操作系统11 5.2.2 库11 5.3 用于训练数据的大数据存储 11 5.3.1 Cloudera Enterprise 11 5.4 使用已训模型的推理 13 5.4.1 TensorFlow Serving 13 5.5 联想智能超算平台（LiCO） 14 6 运行模式 16 6.1 硬件描述 16 6.1.1 Lenovo ThinkSystem SR650 服务器 16 6.1.2 Lenovo ThinkSystem SD530 服务器 17 6.1.3 Lenovo ThinkSystem SR670 18 6.1.4 Lenovo RackSwitch G8052 18 6.1.5 Intel Omni-Path (OPA) 100 系列 48 端口非管理型边缘交换机 19 6.1.6 Mellanox SB7800 系列 36 端口 InfiniBand 交换机 19 Lenovo AI 验证设计 2 （适用于在ThinkSystem 服务器上构建灵活、可扩展的 AI 基础结构） 6.1.7 Lenovo ThinkSystem NE10032 机架交换机 20 6.1.8 Lenovo ThinkSystem NE2572 机架交换机 20 6.2 集群节点20 6.2.1 训练节点 21 6.2.2 头节点 22 6.2.3 大数据节点 23 6.2.4 推理节点 23 6.3 Lenovo XCl