某大学科研平台解决方案-宝德计算

应用案例

经过20多年的发展，宝德持续而深刻地把握市场需求，积累了海量的客户资源和丰富的服务经验

案例背景

某大学某学院拟建设科研人工智能共享共建平台，面向全院提供计算资源服务，软件基于K8S架构，可实现计算资源集中管理、灵活分配，支持定制开发，支持多用户使用等。此次建设需把学院前期购置的一台GPU服务器，一台40T容量的服务器纳管进来，形成平台系统，达到：

1) 统一平台管理，由基础设施层作为整个平台的支撑，通过云平台对底层资源进行灵活的调度管理，通过系统功能层为用户端和管理端降低 AI 技术门槛，释放AI 技术潜力；
2) 解决“信息孤岛”，实现信息共享，提高信息安全水平，提升科研体验，提高工作效率；
3) 通过新平台建设降低成本、提升效率、节能减排，满足学院科研资源充分利用的要求。

解决方案

该方案平台使用宝德PLStack实现，由管理系统和业务系统组成，将两者从底层IT资源中分离开来，以提高管理系统的可移植性和业务系统的后期扩展性。集群拓扑设计从浮点计算能力强、GPU卡管理便捷、扩展丰富三个原则出发，将计算资源和管理资源进行分离，同时管理网络与计算网络分开，避免管理对计算网络资源的挤占，集群网络分为：计算网络、管理网络两个平面：

计算网络：单口100Gb IB汇聚链路，用于连接所有GPU计算节点，同时提供块设备、对象存储等服务；

管理网络：双口千兆汇聚链路，用于管理人工智能平台中的所有节点，为管理员提供 Web 控制台；

客户收益

高带宽、低延迟

（1）计算网络采用了100Gb/s的高带宽IB网络，大大提高了各节点之间的通信能力，降低了延迟，并且通过IB交换机实现所有GPU计算节点的全互联；

高扩展性

（2）能够根据用户需求灵活对现有的计算资源和存储空间进行扩展，弹性灵活；

高性价比

（3）新平台建设将闲置资源进行统一纳管并二次利用，为客户降低成本、提高资源利用率，满足学院科研资源充分利用的要求；

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高带宽、低延迟

高扩展性

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