使用NVIDIA Jetson Edge人工智能平臺打造微型超級計算機

“DIY” 和 “超級計算機” 這兩個詞一般不會被放在一起。

但達拉斯南衛(wèi)理公會大學（SMU）的學生們自己動手使用 16 個NVIDIA Jetson Nano模塊、4 個電源、60 多根手工制作的電線、1 個網(wǎng)絡交換機和 1 個冷卻風扇建造了 1 臺超級計算機。

這個被稱為 SMU “微型超級計算機” 的項目將被用于培訓那些可能從未親身接觸過常規(guī)尺寸超級計算機的人。這些常規(guī)尺寸的超級計算機有時會填滿一個倉庫，或者被鎖在數(shù)據(jù)中心或云端。

而這臺微型超級計算機可以輕松地放在桌子上，任由學生們操作并了解集群的構成。所有節(jié)點狀態(tài)均顯示在觸摸屏上的儀表板中。

SMU 內(nèi)部 IT 部門的研究和數(shù)據(jù)科學團隊負責人 Eric Godat 表示：“我們發(fā)起這個項目是為了展示計算機集群的核心和關鍵部分。”

下周，這臺微型超級計算機將在 SC22 上展出。這場在達拉斯舉行的超級計算會議與 SMU 只隔了一條公路。

SMU 團隊將設立一個展位，與研究者、廠商和學生討論該大學的高性能計算項目以及最近部署用于 AI 加速研究的NVIDIA DGX SuperPOD。

另外，SMU 信息技術辦公室將與 NVIDIA 合作伙伴網(wǎng)絡成員 Mark III Systems 一起為會議參加者提供參觀校園數(shù)據(jù)中心的機會，以便向他們展示處于運行狀態(tài)的 DGX SuperPOD。

Godat 表示：“我們將把這臺微型超級計算機帶到大會現(xiàn)場。到時候，大家肯定會對它感到好奇?！盙odat 是 SMU 計算機科學專業(yè)高年級學生、該集群的開發(fā)者之一——Conner Ozenne 的導師。

Ozenne表示：“由于可以用編程替代外語來獲取畢業(yè)學分，因此我在高中就開始學習計算機科學。”他現(xiàn)在的目標是將 AI 和機器學習與網(wǎng)頁設計相結合并以此作為自己的事業(yè)，“我在高一做第一批這樣的項目時，就知道這將成為我一生的事業(yè)?！?/p>

Ozenne 現(xiàn)任 SMU 的駐校學生技術助理。兩年前的夏天，他第一次向 Godat 的團隊提出了微型超級計算機的設計和預算。憑借著幾千美元的資助和滿腔的熱情，他開始了這項工作。

微型超級計算機的誕生

Ozenne 與另一名學生一起從零開始構建了這臺微型超級計算機。

Godat 笑著說：“他們必須學會如何剝離電線并且不嚇到自己。他們自己組裝了從電源到網(wǎng)絡的所有設備，并且只引發(fā)了一場小火。”

Ozenne 表示，第一次迭代時，桌子上連接Jetson Nano 開發(fā)者套件的電線亂七八糟，并且他們用紙板箱作為散熱器。

“我們選擇使用 NVIDIA Jetson 模組是因為其他小型計算設備都沒有板載 GPU，這樣就得解決更多 AI 和機器學習方面的問題?！?/p>

很快，Ozenne 將這臺超級計算機的外殼從紙板升級到泡沫再升級到亞克力板，他在 SMU 的創(chuàng)新體育館（一個學生創(chuàng)客空間）根據(jù)三維矢量文件用激光切割出了這個外殼。

Ozenne 表示：“這是我第一次做這樣的工作。這段學習經(jīng)歷讓我受益匪淺，我們在實驗室度過了許許多多有趣的夜晚?！?/p>

尚未完成的工作

Ozenne 表示在短短四個月內(nèi)，該項目就從零發(fā)展到了一個類似于超級計算機的設備。但該項目目前仍在進行中。

在NVIDIA JetPack 軟件開發(fā)工具包的幫助下，該團隊現(xiàn)在正在開發(fā)這個微型集群的軟件堆棧并準備讓它完成一些小規(guī)模的機器學習任務。另外，這臺微型超級計算機可以通過最近發(fā)布的NVIDIA Jetson Orin Nano模組來提升性能水平。

Godat 表示：“我們的 NVIDIA DGX SuperPOD 還剛剛在校園里開放，所以我們并不需要這臺微型超級計算機作為實際的計算環(huán)境。但這個微型集群將成為一個有效的教學工具，學生可以在上面嘗試剝離電線、管理并行文件系統(tǒng)、對卡進行重鏡像和部署集群軟件?！?/p>

SMU 的 NVIDIA DGX SuperPOD 內(nèi)置 160 顆NVIDIA A100 Tensor Core GPU，目前正處于面向教員的內(nèi)測推廣階段。教員們正使用它來訓練分子動力學、計算化學、天體物理學、量子力學和其他各種研究課題的 AI 模型。

為了支持數(shù)十種不同的 AI、機器學習、數(shù)據(jù)處理和高性能計算項目，Godat 與 NVIDIA DGX 團隊一起對 DGX SuperPOD 進行靈活的配置。

Godat 表示：“我喜歡它是因為它能夠滿足我每天的不同需求。我可能第一天會在藝術學院做一個與 AI 有關的項目，第二天會在法學院，第三天會在粒子物理系?！盙odat 已獲得 SMU 理論粒子物理學博士學位。

Ozenne 對此表示同意：“AI 應用已變得無處不在?！?/p>

審核編輯 ：李倩