人工智能人才紧缺，供需比仅为1：10，但面向浩瀚学生的人工智能实验却难以开展。
对此，AIRack人工智能实验平台供应了基于Docker容器集群技能开拓的多人在线实验环境。
平台基于深度学习打算集群，支持主流深度学习框架，方便快速支配演习环境，同时支持多人在线实验，并配套实验手册，同步办理人工智能实验配置难度大、实验入门难、缺少实验数据等难题，可用于深度学习模型演习等传授教化、实践运用。

平台特性

在线实验运用

一键支配深度学习打算环境，快速启动演习任务

支持多个人工智能实验在线演习

动态分配GPU资源，实现资源的合理共享

实时监控与节制CPU/GPU资源利用情形及运行状态

供应人工智能配套资源***做事

实验高效可靠

基于Docker容器技能，可瞬间创建随时运行的实验环境

利用几台机器即可虚拟出大量实验集群，并配套GPU，知足实验室规模利用需求

采取Kubernetes容器编排架构管理集群，用户实验集群隔离、互不滋扰

软硬件高规格

硬件采取GPU+CPU稠浊架构，实现对数据的高性能并行处理

CPU选用英特尔E5-2600系列至强处理器，搭配英伟达多系列GPU

最大可供应每秒176万亿次的单精度打算能力

预装CentOS操作系统，集成TensorFlow、Caffe两套行业主流深度学习框架

一站式做事

人工智能实验平台从实验环境、教材PPT、实验手册、实验数据、技能支持等多方面为人工智能课程供应一站式做事，大幅度降落人工智能课程学习门槛，知足课程设计、课程上机实验、演习实训、科研演习等多方面需求。

1.前沿教材PPT

平台供应由清华大学博士、中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授主编的《深度学习》配套PPT

内容涉及人脑神经系统与深度学习、深度学习主流模型以及深度学习在图像、语音、文本中的运用等丰富内容

2.专业的实验

配套实验手册包括40个人工智能干系实验

实验基于VGGNet、FCN、ResNet等图像分类模型

实验运用Faster R-CNN、YOLO等精良检测框架

实现分类、识别、检测、语义分割、序列预测等人工智能任务

3.丰富的数据

供应实验代码以及MNIST、CIFAR-10、ImageNet、CASIA WebFace、Pascal VOC、Sift Flow、COCO等演习数据集

实验数据做打包处理，为用户供应便捷、可靠的人工智能和深度学习运用

平台框架

AIRack人工智能实验平台整体设计基于Docker容器集群技能，可一键创建随时运行的实验环境：

1.Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，供应运用支配、掩护、扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的运用。

2.实验时，系统预先针对人工智能实验内容构建好一系列基于CentOS7的特定容器镜像，通过Docker在集群主机内构建容器，为每个利用平台的用户开辟隔离的实验环境。

平台配置