One Stop Systems推出高性能计算技术应用，实现高速数据捕获

8月22日消息，在许多AI应用中，将大量数据传输回远程数据中心是不切实际的。据外媒报道，One Stop Systems公司推出了高性能计算技术应用AI on the Fly™，能使整个AI工作流驻留在数据源边缘（edge at the data source），实现高速数据捕获。

AI on the Fly™将整个AI工作流计算和存储资源放于数据源边缘，而不是数据中心。这一新的AI范式适用于自动驾驶汽车、预测个性化医疗、战场指挥与控制以及工业自动化等多个领域。这些解决方案的共同要素是高数据率采集、高速低延迟存储，以及高效高性能AI训练与推理计算。这些要素与内存映射PCI Express系统无缝连接，并按需进行互连和自定义，从而满足“现场”安装的特定环境要求。这些系统的前端是高速数据采集技术，基于不同应用，传感器阵列会生成大量数据。在自动驾驶车辆中，数据通过视频和激光雷达传感器阵列生成。

高性能计算技术的下一个杀手级应用，具有提供有效解决方案所需的范围和技能，这是许多技术供应商所不具备的。随着人工智能应用在各种行业中的不断增加的实用性，对这些解决方案的需求正在迅速扩大。

OSS是专业高性能计算系统的定制制造商，为那些在飞行系统上展示最大的AI用例的行业提供服务。这些行业包括：深度学习运输、安全制造、零售、媒体和娱乐。

这些边缘应用程序对传统嵌入式计算有独特的要求 在保持高效空间，重量和功率的同时提供高性能是不可能的。提供边缘应用所需的高性能需要PCIe互连，从而在使用GPU或专用FPGA的高速处理器，NVMe存储和计算加速器之间提供快速数据通道。  人工智能在飞行中 高性能应用程序自然会在边缘需要这种能力。此外，这些解决方案通常需要独特的空间和节能外形以及专用的坚固外壳。为什么深度学习培训只在数据中心进行，而只在现场可以部署的高性能计算机才能在现场进行推理？为了识别来自飞机或战场的敌对威胁，预测油田的维护要求或驾驶即时而非数据中心的自动驾驶车辆，这些应用需要本地高性能处理。

尽管应用数据速率根据部署的传感器或传感器阵列而变化，但是数据摄取子系统的基本要求是支持高速数据速率、不允许丢失数据、不对传感器数据流施加流控制。许多AI on the Fly的本地数据速率可能非常高，可高达100 Gbps或以上，需要专门的PCIe数据捕获硬件。作为捕获过程的一部分，数据通常是实时处理的，以便在移动到存储设备之前以可用的形式进行格式化。捕获硬件可以采用PCIe FPGAs、视频捕获、帧捕获器或智能NICs的形式，执行一系列功能，包括标记、编码、排序、模拟到数字转换、过滤、时间戳和通道同步。采集前端数据速率对存储子系统的性能要求很高，因此需要使用直接附加PCIe的NVMe SSD存储设备。这些系统的存储空间需要能够扩展到10或100TB，额外的存储子系统需求包括高可用性/冗余、安全性和可移动存储介质支持。

One Stop Systems最近宣布与一家大型国际网络运输公司合作，在其由150辆汽车组成的自动驾驶开发车队中部署AI on the Fly组件。该车队用于收集开发和测试AI算法所需数据，这些算法最终将部署在数千辆商用车中。在该用例中，AI on the Fly数据摄取系统与无数车内视频、雷达和激光雷达传感器连接，并通过冗余的50gbps以太网连接，与存储子系统聚合。然后，存储子系统直接连接到多GPU机器学习训练和推理计算引擎。整个系统部署在车辆后备箱中。

文章来源：盖世汽车