分布式桌面云建设方案

高校实训室VOI解决方案2020年2月5日TOC\o"1-5"\h\z概述1项目背景1现状分析1建设目标2产品简介2E-VOI简介2产品组件3主要功能4功能特性4产品架构图5分布式教育桌面云方案详述5多媒体教室解决方案5应用场景分析6架构设计7方案设计7公共机房解决方案10应用场景分析10架构设计12方案设计12语音机房解决方案15应用场景分析15架构设计16方案设计163D类机房解决方案18应用场景分析18架构设计19方案设计19教师办公解决方案21应用场景分析21架构设计22方案设计23E-VOI系统桌优势25整体优势25分布式教育桌面云与其他方案的对比25方案价值27AI人工智能训练平台28AI系统架构28硬件层29管理层30框架层32方案价值33#2日常维护支持USB维护模式，能够提供维护U盘，当遇到网络环境较差的情况下，如3-5分钟即可完成单台终端的恢复，只支持通过网络拷贝，当网络质量不好的教室，传输速度会比较慢，甚至有传输失败的风险3终端异构支持针对注册表、驱动进行了处理（硬件PNP技术，在硬件差异化不大的情况下，能够实现一个镜像下发到所有机器异构支持一般4软件统一注册支持软件统一注册极少数支持5操作系统支持终端发布的操作系统支持：win7-32/64，win10-64、linux少数支持linux6终端磁盘格式采用vhd格式，微软制定的标准磁盘格式，稳定性高，可以通过不同的工具进行编辑（例如：通过virtualbox可以编辑）采用bin文件，编辑灵活性一般7磁盘剩余空间展示所有磁盘可以显示总空间，剩余空间，与使用传统PC一样部分不显示磁盘剩余空间，对于非还原性桌面，不显示磁盘剩余情况，8网络流量限制能够按照教室分组，针对不同的使用环境对终端设置网络上下行流量，能够细化到单个终端。不支持，只能依赖学校自身网络设置，无法精准定位到单个终端。9应用程序限制能够设定应用程序的黑白名单，针对不同应用场景，设定哪些应用可以使用，哪些应用不能使用，比如屏蔽bt，迅雷，游戏等应用不支持10设备使用限制能够设定usb的黑白名单策略，比如机房在承接考试环境时，设不支持定USB的开放权限策略3.7方案价值1、多系统离线使用，彻底告别教学事故支持客户端多系统同时缓存；本地缓存与服务端系统镜像保持同步更新；离线状态也可使用2、快速按需交付针对性桌面环境支持Win7、WinXP、Linux多系统模板，支持保护还原特性支持磁盘差异更新、支持P2P结合课表计划，自定义桌面启动环3、高效的应急处理预案，极大降低管理难度USB急救系统盘，3分钟可恢复故障终端标准VHD磁盘格式，支持自助制作急救系统盘4、硬件虚拟化技术，支持海量软件统一注册Ansys|Adams2012|office|3dMAX|maya|UG10|Revit2015Pro-Engineer|SolidWorks|Edius|UGNX|Navisworks2014CorelDraw|Ae2017|AutodeskCAD|AdobePhotoshopArcGIS|PTC_Creo……5、优异的异构支持，简化系统部署智能PNP技术，实现了对不同批次不同配置的异购终端系统的兼容6、分布式网络环境，使用效果与PC无异支持跨网段的系统新建、更新、维护

完美兼容视频播放、语音、不同类型外设、使用效果与PC口致7、内存缓存，服务器热备采用内存缓存技术，提高系统性能；支持服务器高可用部署，在线实时接管8、丰富的管控功能，保证良好教学秩序支持终端自动排序；终端自动获取IP、主机名；支持远程桌面屏幕监控；支持USB设备管控；支持口件分发、消息推送；支持远程唤醒、关机、重启等。4AI人工智能训练平台AI系统架构CaffeCaffe-MPITensorFlowPaddlePaddleCNTKMXNetDL4JTheanoA噂5夫的异构平台移植与客户开展深度POCA噂法的并行度优化CaffeCaffe-MPITensorFlowPaddlePaddleCNTKMXNetDL4JTheanoA噂5夫的异构平台移植与客户开展深度POCA噂法的并行度优化框架层管理层资源监控任努管理资源调度登录或口镜像管理InspurAIStationInspurIEYECPU数据预处理平告异构训练邛合异构堆理平台IB万兆网络硬件层提供面向高校AI平台的最大定制化的架构设计，采用CPU、GPU等不同计算资源的特定组合方式来满足AI计算各阶段对不同资源的需求。管理层针对复杂的AI计算环境采用深度学习管理平台AIStation对计算资源进行管理、调度、监控，实现系统的最大化利用，采用浪潮自研的TEYE软件对AI算法进行科学评估，以量化指标为依据进行软件算法层面的深度优化。框架层根据不同的需求以及使用习惯，支持部署不同的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、CNTK、MXNet等，实现对图像、视频、语音、自然语言的处理，同时在框架层浪潮将开源的Caffe作了MPI并行化处理，开发出了并行程度极高的Caffe-MPI版本。应用层针对用于实际应用需求，设计深度学习模型与算法，实现GPU平台的迁移与优化。硬件层1241内心空］第I”明BtSGPi导将节目(1241内心空］第I”明BtSGPi导将节目(^100!XW2GPU)i•悍处髀干泵场管界.宣染广系铳■稣£・I网R［的"♦闻持'——1Jbtii1$四*«爷在网:*'"凡闻品修1三春播系埴新川时&用户计算节点采用2台超算服务器共8块NVLinkV100GPU卡配置NVLink2.0高速互联支持单块GPU300GB/S双向通信带宽是PCI-E3.0x16的9.375倍，支持4块GPU点对点通信，无需占用CPU资源，纯异构计算。存储系统采用服务器并行存储系统，AS5500G2存储，共10TB容量。网络系统采用100GbEDRInfiniband高速网络，端到端延迟0.74以下;支持基于RDMA的GPUDirect，提升GPU通信效率。管理层AIStation人工智能深度学习管理系统，面向深度学习计算集群，可以支持多种深度学习框架，能够快速部署深度学习训练环境，全面管理深度学习训练任务，为深度学习用户提供高效易用的平台；对计算集群的CPU及GPU资源进行统一的管理、调度及监控，有效的提高计算资源的利用率和生产率。美建特性,■产■任务调度统计汇报•监美建特性,■产■任务调度统计汇报•监控》应用分析部署深度学习应用环境管理深度学习训练任务石PU资源管理任帚调度GPU&CPU监捽］集群管理&汇应功能特性：提供完整的深度学习业务流程，方便易用，快速上手深度学习训练任务包含步骤比较多，从数据预处理，调整模型参数，分配计算资源，启动训练任务，监控训练过程，分析训练结果等，AIStation提供全流程支持。一键部署深度学习计算环境，快速启动训练任务，提高工作效率深度学习框架和模型较多，每个框架依赖的环境不同，当多个模型交叉使用时，对开发环境的要求比较复杂，AIStation可以实现资源和工作环境的隔离及快速部署。训练任务

监控及可视化，随时掌握训练进度及质量，及时发现模型问题深度学习模型训练耗时比较长，短则几个小时，长则几天，以往在训练完成后才意识到模型存在一些问题，为了避免这种问题，AlStation实现了对训练过程实时监控并可视化训练过程，打印每一步的损失函数值的日志、训练误差或测试误差等。・动态分配GPU资源，充分利用资源，提高资源利用率在GPU资源分配/调度方面，AIStation兼顾大任务，小任务，长任务，短任务的需求，动态分配GPU资源，实现资源的合理共享，提高GPU资源使用率。・全面的集群监控管理，实时掌握CPU/GPU资源使用情况及运行状态实时监控集群的使用情况，合理安排训练任务；及时发现运行中的问题，提高集群的可靠性。申请GPU资月申请GPU资月梃交训为森度学习环森度学习环境郃*-多种“,掉框杷：CHffe.TensarFlow/CNTK-立舟的科陀型GMgleNgyVGG.RaiNet等-外市Ki卜算环境铺部罟-应用翁加，憬逑后面.应用程字深度学习训歌^势管理-支持应用棋板,怏速深度学习训歌^势管理-支持应用棋板,怏速提交回融为一流程化.敬整预处理，或型训鳍，“J视k一训编任任管比,双聚制鞋最度笑精度,调里训―辔如计算黄^管理调度-CPUW3PU运行状!！计算黄^管理调度-CPUW3PU运行状!！a”性假状感监控一GPU贲渔按需分资源附由一明度彷珞「强平」唇，怆占，国城统计分析一用户CPU/GPU贯流使用记账-案群能源框用情况匏计,按月生成由赛-Y.I-..，；.任父」丁〉［..；：・、■二4.1.3框架层为深度学习而开发的软件框架有很多种，其中Caffe是应用非常广泛的一种，它是由BerkeleyVisionandLearningCenter开发的。它是一种基于C++开发的卷积神经网络框架。Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，其具有如下特点：.上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。.速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据。Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms。.模块化：方便扩展到新的任务和设置上。可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。.开放性：公开的代码和参考模型用于再现。.社区好：可以通过BSD-2参与开发与讨论。4.2方案价值在硬件系统中包含浪潮的多样化硬件设备与第三方硬件平台。在基础软件层我们会协助安装所有的硬件驱动和相应的计算环境，打造一个大的统一计算池。在平台服务层，面向AI我们提供多样化的平台服务策略，例如前面讲到的AI的框架镜像管理，容器编排等等。最终要确保的是客户的应用能在我们的平台上无缝的对接和运行。无论是AI的图