每天成千上万的图片，怎么学？

CIO Peter

Peter，德资知名汽车零部件制造企业大中华区CIO，手下员工几十人。

以德企人特有的严谨细腻，坚持对所有技术细节的追求。

技术宅 小D

小D，技术宅一枚，好研究，喜欢跟客户聊最热、最火的前沿技术。

作为小D 的客户，Peter的“完美主义”，常常让他哭笑不得。

这不，Peter的电话又来了……

今天，Peter来电的目的是就公司最近准备上马的AI项目，跟小D咨询基础架构方面的解决方案。

谈话一如既往的简单直接，Peter一上来就表明了来意——

Peter的公司计划实施图像识别项目，对产线上高速摄影机拍摄下来的海量产品图片进行分析。期望基于先进的AI技术实现自动识别残次品，并提高良品率，甚至针对突发产品质量问题进行智能的应急反应，从而实现智能的产品质量管理。

Peter是项目组成员之一，负责其中的基础架构部分。所以，他直截了当地抛出了一串的问题……

>>> The First <<<

问：关于AI图像识别项目基础架构方面，有什么好的建议吗？

答：一个AI项目一般包括三个关键部分——算法、算力和足够的数据。基础架构可解决算力方面的问题，在算法和数据方面贵公司是否已经做好了充分的准备？

>>> The Second <<<

问：我们产线上安装了多个高速摄影机，每天都有成千上万张采集图片，这些会作为我们深度学习训练、推理的主要数据来源。算法方面由项目组其他同事负责，我今天主要想了解的是，在算力方面我们能做哪些方面的优化。听说采用GPU加速可以大幅提高深度学习计算能力？

答：是的，深度学习技术飞速发展很大程度上受益于GPU加速的应用。之前采用多个CPU计算一个结果，经常要数天甚至数周，而GPU辅助加速可以把这个计算周期缩短到数小时。

CPU和GPU各有所长。如果把CPU比作一个高深的数学系老教授——可以做复杂的算术运算，GPU就相当于一大群（数千个）小学生——做加减乘除。如果让他们分别完成1万道小学算术题，速度上老教授肯定干不过数千个小学生。在深度学习场景中，通常需要计算的都是海量的小学算术题。

 >>> The Third <<<

问：有道理，这个GPU怎么配比较好呢？我听说有可以配置8GPU的服务器？

答：GPU是好东西，不过单个节点内部GPU数量是不是越多越好呢？

在GPU服务器市场，当前主流设备形态包括双卡服务器、3卡服务器、4卡服务器、8卡服务器……到底怎么选比较好呢？要想回答这个问题其实也不难，无非从两个方面入手：

1、硬件架构设计层面考虑；

2、软件设计层面需求考虑。

从硬件架构层面来说，首先得考虑异构的CPU/GPU以及多个GPU/GPU之间如何互联。当前CPU/GPU主要通过PCIe/NVLINK两种方式连接。而业界主流X86体系则采用的是GPU/GPU间通过NVLINK互联，CPU/GPU之间仍然通过PCIe接口交互。当前最新的Intel Xeon Skylake CPU微架构中，每个CPU内置48个PCIe Lane。假如不考虑其它系统总线开销的话，能够提供用于连接GPU的带宽是3*X16 Lane（每个GPU卡需要X16 Lane），考虑CPU/GPU之间做无阻塞通讯，最多也只能支持1:3的配比（1:2才能真正支持无阻塞）。另外从NVLINK互联框架看，超过4个GPU之间做互联的话，也无法保证所有GPU节点全连接交互。

目前主流的深度学习框架均利用GPU性能上的优势，把大量计算任务卸载到GPU上做处理。但是，计算中涉及大量的矩阵参数交换，仍然需要CPU来协调处理，对CPU性能压力并不小。如果CPU/GPU配比太高，很可能CPU的计算性能以及通路带宽将成为下一个瓶颈。

从软件架构层面来讲，目前主流的深度学习训练很多采用单机训练的方式做。但是，单机Scale Up空间总是有限的。无论单台服务器支持GPU的数目是多少，毕竟是有限的，随着训练数据量的增长、分类模型的复杂度，神经网络训练需要的计算性能不断提高，最终还是会走上多机多卡的Scale Out扩展集群训练方式。计算技术不断革新、闪存推动、RDMA技术/低延迟网络等等，也为集群训练扫清了各种障碍。包括Google、Facebook、Nvidia、Mellanox、Dell等众多公司，都已经投入到集群GPU训练方案的研究之中。目前，Facebook已经完成64*GPU集群加速测试，Google已经完成16/32/50/100*GPU集群加速测试。Facebook 64卡GPU集群训练，性能加速57倍；Google在32卡GPU集群训练，性能极速30.6倍。越来越多的主流深度学习框架，已提供对多机多卡分布式训练的支持包括TensorFlow、Caffe2、CNTK、MXNet、DL4j、PaddlePaddle（主流框架，目前大概只有Caffe.不支持）。

上图是Dell EMC US HPC Lab基于8台C4140服务器（支持1:1~1:4的CPU/GPU配比），每台配置4块V100，32卡集群做图像分类深度学习加速训练。节点间互联基于Mellanox EDR交换网络。在MXNet框架下实测，随着节点数的增加，性能得到准线性的提升（基本媲美单机ScaleUp）。

>>> The Fourth <<<

问：听起来挺有道理的，贵司支持的GPU服务器型号都有哪些呢？

答：先秀张图给您看下▼

针对AI深度学习领域，我们有一整套的参考架构体系，您可以根据项目阶段、规模选择所需的配置。初始阶段，可以选择单节点的R740/T640做技术验证。中后期大规模应用阶段，可考虑用专为GPU加速设计的C4140组建高性能群集。一个IT基础架构是否合理，无非考虑两点，其一是满足当前应用需求，其二是能否顺应技术发展趋势，做到未来扩展方面的前瞻性。选择单机多卡，多机多卡方式都不是绝对的。还要结合企业自身实际情况，综合考虑各个因素。满足当前需求很容易做到，而企业IT决策者通常会更关注于未来发展方向把握上，以及为未来可能的变化预留足够的灵活空间。

>>> The Last <<<

最后，小D还不忘借机调侃了一下严谨的Peter，随即接下去和Peter一起研究那些成千上万张图片如何存放的问题……