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平台整体架构设计.docx
资料介绍
平台整体架构设计
NovelCar算力平台的整体架构采用分层解耦、服务化集成的设计原则。平台自下而上划分为基础设施层、资源抽象层、平台服务层和业务应用层。各层通过标准化的API接口进行交互,层内的技术选型和优化不影响其他层的正常运行。
基础设施层是平台的物理底座,由GPU训练集群、NPU推理集群、CPU通用计算集群、分布式存储系统和高速互联网络组成。GPU训练集群配置高性能计算卡用于大规模模型训练。NPU推理集群部署车规级芯片用于模型在环仿真验证。CPU通用计算集群处理数据预处理、日志分析和监控告警等非加速任务。分布式存储系统采用并行文件系统与对象存储的融合架构,兼顾训练场景的高IOPS需求和数据归档的低成本需求。
资源抽象层通过容器化和虚拟化技术将物理资源池化为可按需分配的虚拟资源。Kubernetes作为容器编排平台管理GPU和CPU资源。自定义调度器支持GPU资源的共享调度和优先级抢占。资源抽象层还提供弹性伸缩能力,根据平台负载的变化自动调整计算资源的数量。
平台服务层封装了算法研发中的通用服务能力。训练任务调度服务管理训练任务的排队、资源分配和生命周期管理。数据管理服务提供数据集的版本管理和加速访问。模型注册中心管理模型版本的元数据和存储位置。监控告警服务采集平台各层的运行指标并在异常时触发告警。
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