CN108628800A - 一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法 - Google Patents

一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法，包括通用计算平面，用于完成包括聚类、调度或参数传递的计算任务，由参数服务器节点和智能计算节点组成，所述智能计算节点包括处理器、预处理器连接的内存、与处理器连接交换芯片、连接交换芯片的智能计算卡、PCIE桥片、BMC、硬盘、网卡；智能计算平面，用于完成包括并行及流水的计算任务，由若干智能计算节点组成，所有智能计算节点之间均采用SRIO互联；该智能计算平面与通用计算平面之间通过PCIE接口互联。本发明的一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法与现有技术相比，可灵活调度FPGA运算给CPU，使得系统资源利用率提升；可实现对CPU和FPGA的资源调度管理，同时可动态增加或减少服务器节点。

Description

一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法
技术领域
本发明涉及人工智能计算领域，具体地说是一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法。
背景技术
FPGA（Field Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
当前技术中，采用CPU+FPGA的可重构架构的异构计算具有很多优势，例如：较高的性能、较大的灵活性、较低的功耗特性、天生的容错特性以及能够大大缩减产品开发周期等。采用FPGA来替代GPU作为未来高性能计算的加速器，应该是现阶段的FPGA异构智能计算发展的主旋律。基于此，现提出一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法，来实现动态配置FPGA及FPGA的串并模式。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法。
一种动态可重构的智能计算集群，包括，
通用计算平面，用于完成包括聚类、调度或参数传递的计算任务，由参数服务器节点和智能计算节点组成，所述智能计算节点包括处理器、预处理器连接的内存、与处理器连接交换芯片、连接交换芯片的智能计算卡、PCIE桥片、BMC、硬盘、网卡，在该通用计算平面上，所有参数服务器节点之间、所有智能计算节点之间及参数服务器节点和智能计算节点之间均通过网络互联；
智能计算平面，用于完成包括并行及流水的计算任务，由若干智能计算节点组成，所有智能计算节点之间均采用SRIO互联；该智能计算平面与通用计算平面之间通过PCIE接口互联。
所述智能计算平面上，智能计算节点之间通过SRIO互联通路是指，首先在智能计算节点上配置SRIO总线连接智能计算卡及QSFP接口，然后通过QSFP接口连接至SRIO交换机，从而实现所有智能计算节点的互联。
在智能计算节点中，其BMC通过SGMII信号接入管理网口，然后将该管理网口接入千兆交换机后实现多个BMC之间的互联。
所述智能计算节点之间通过以下方式实现扩展互联：
首先所有智能计算节点配置成三个扩展平面，SRIO扩展平面、PCIE扩展平面和40G扩展平面，其中，SRIO扩展平面中，所有智能计算节点通过SRIO总线连接扩展；PCIE扩展平面中，所有智能计算节点通过PCIE接口实现连接扩展；40G扩展平面中，所有智能计算节点通过网线连接处理器的形式实现连接扩展。
当智能计算节点之间扩展互联时，所有智能计算节点可采用串行、并行或串并结合的工作模式。
一种动态可重构的智能计算集群配置方法，基于上述集群，其配置过程为，
一、首先在集群中配置一软件调度模块、文件池，其中软件调度模块提供系统任务管理器，发出系统任务命令；文件池中存储配置文件；
二、通过软件调度模块调用智能计算平面，开始计算任务调度；
三、计算完成后，在集群内部的配置文件池中提取相应配置文件，通过智能计算节点进行资源调度，在集群中完成FPGA资源的按需求动态重构。
所述步骤一中，所述配置文件包括神经网络配置文件、线性回归配置文件、决策树配置文件、增强学习配置文件。
所述步骤二中，任务为聚类、调度或参数传递的计算时，采用通用计算平面完成；任务为并行及流水的计算时，采用智能计算平面完成。
所述智能计算节点调度资源通过配置串行、并行或串并结合的工作模式实现，当采用串行或串并结合工作模式中，所有跨节点数据由相关联的智能计算节点通过SRIO进行数据交换。
本发明的一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法和现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明的一种动态可重构的智能计算集群及其配置方法，智能计算节点可被合理调度资源，灵活配置串行、并行或串并结合的工作模式；串行或串并结合工作模式中，跨节点数据可直接由智能计算节点通过SRIO进行数据交换，无需经过服务器节点，降低CPU负载，缩短通信通路；智能计算节点资源紧张或某些算法不适合FPGA运算时，可灵活调度给CPU，使得系统资源利用率提升；通过集群管理调度软件可实现对CPU和FPGA的资源调度管理，同时可动态增加或减少服务器节点，并依据计算任务需求动态配置FPGA及FPGA的串并模式，实用性强，适用范围广泛，具有很好的推广使用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
附图1是本发明双计算平面结构示例图。
附图2 是智能计算节点架构图。
附图3 是参数服务器节点架构图。
附图4 是集群互联拓扑。
附图5 是集群分层扩展示意图。
附图6是 动态可重构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如附图1所示，一种动态可重构的智能计算集群，包括，
通用计算平面，用于完成包括聚类、调度或参数传递的计算任务，由参数服务器节点和智能计算节点组成，所述智能计算节点包括处理器、预处理器连接的内存、与处理器连接交换芯片、连接交换芯片的智能计算卡、PCIE桥片、BMC、硬盘、网卡，在该通用计算平面上，所有参数服务器节点之间、所有智能计算节点之间及参数服务器节点和智能计算节点之间均通过网络互联；
智能计算平面，用于完成包括并行及流水的计算任务，由若干智能计算节点组成，所有智能计算节点之间均采用SRIO互联；该智能计算平面与通用计算平面之间通过PCIE接口互联。
所述智能计算平面上，智能计算节点之间通过SRIO互联通路是指，首先在智能计算节点上配置SRIO总线连接智能计算卡及QSFP接口，然后通过QSFP接口连接至SRIO交换机，从而实现所有智能计算节点的互联。
在智能计算节点中，其BMC通过SGMII信号接入管理网口，然后将该管理网口接入千兆交换机后实现多个BMC之间的互联。
所述智能计算节点之间通过以下方式实现扩展互联：
首先所有智能计算节点配置成三个扩展平面，SRIO扩展平面、PCIE扩展平面和40G扩展平面，其中，SRIO扩展平面中，所有智能计算节点通过SRIO总线连接扩展；PCIE扩展平面中，所有智能计算节点通过PCIE接口实现连接扩展；40G扩展平面中，所有智能计算节点通过网线连接处理器的形式实现连接扩展。
当智能计算节点之间扩展互联时，所有智能计算节点可采用串行、并行或串并结合的工作模式。
下面结合示意图说明。
如图1，通用计算平面为参数服务器和智能计算节点（内含通用服务器+智能计算节点）组成，平面间节点采用40G网络互联；智能计算平面由智能计算节点组成，平面间采用SRIO互联；两平面间采用PCIEx8互联。两平面间可独立完成计算任务，智能计算平面主要用于完成大量并行及流水的计算任务，通用计算平面主要用于完成聚类、调度或参数传递等任务。
如图2，智能计算节点架构图，架构主要包含通用处理器、内存、PCIE桥片、BMC、硬盘、高速网络、智能计算节点，该附图中的智能计算单元即智能计算卡。
如图3，参数服务器节点架构图，与图2区别在于不含智能计算节点，但具备更多的高速网络接口。
如图4，集群互联拓扑图，包括智能计算节点SRIO互联通路，通过SRIO交换机互联；管理通路，各节点BMC通过千兆交换机互联；存储通路，智能计算节点、存储节点通过40G网络交换机互联；计算通路，参数服务器、智能计算节点通过40G网络交换机互联。
如图5，集群扩展示意图，智能计算节点通过40G网络、PCIE总线、SRIO实现节点间、节点内、智能计算节点跨节点扩展互联。
在通用服务器（CPU）+智能计算节点（FPGA）的智能计算集群中，基于高速网络互联的通用服务器和基于高速串行总线互联的智能计算节点形成大规模可扩展的双计算平面，通过高效的集群管理调度软件，实现集群的大规模扩展和动态可重构；异构计算集群中按照节点功能分为参数服务器节点和智能计算节点，参数服务器节点具备更高的网络带宽，智能计算节点为CPU+FPGA（智能计算节点）异构架构；各节点间采用40G网络互联，智能计算节点之间采用SRIO互联，通用计算平面与智能计算平面间通过PCIEx8互联；智能计算节点可被合理调度资源，灵活配置串行、并行或串并结合的工作模式；串行或串并结合工作模式中，跨节点数据可直接由智能计算节点通过SRIO进行数据交换，无需经过服务器节点，降低CPU负载，缩短通信通路；智能计算节点资源紧张或某些算法不适合FPGA运算时，可灵活调度给CPU，使得系统资源利用率提升；通过集群管理调度软件可实现对CPU和FPGA的资源调度管理，同时可动态增加或减少服务器节点，并依据计算任务需求动态配置FPGA及FPGA的串并模式。
如图6所示，一种动态可重构的智能计算集群配置方法，基于上述集群，在通用服务器（CPU）+智能计算节点（FPGA）的异构计算集群中，基于高速网络互联的通用服务器和基于高速串行总线互联的智能计算节点形成大规模可扩展的双计算平面，通过高效的集群管理调度软件，实现集群的大规模扩展和动态可重构。
其配置过程为，
一、首先在集群中配置一软件调度模块、文件池，其中软件调度模块提供系统任务管理器，发出系统任务命令；文件池中存储配置文件；
二、通过软件调度模块调用智能计算平面，开始计算任务调度；
三、计算完成后，在集群内部的配置文件池中提取相应配置文件，通过智能计算节点进行资源调度，在集群中完成FPGA资源的按需求动态重构。
所述步骤一中，所述配置文件包括神经网络配置文件、线性回归配置文件、决策树配置文件、增强学习配置文件。
所述步骤二中，任务为聚类、调度或参数传递的计算时，采用通用计算平面完成；任务为并行及流水的计算时，采用智能计算平面完成。
所述智能计算节点调度资源通过配置串行、并行或串并结合的工作模式实现，当采用串行或串并结合工作模式中，所有跨节点数据由相关联的智能计算节点通过SRIO进行数据交换。
在本发明中，集群的计算、存储、管理网络相互独立，异构计算卡间采用SRIO互联，通信时延更低； 计算与存储互联是跨节点的，异构计算卡与计算互联是节点内的，异构计算卡之间互联是节点内和跨节点均存在的； 通过上述不同总线互联，形成异构协议融合，整个集群形成计算节点集群与异构计算卡集群的双计算平面，平面间通过PCIE互联；同时集群的扩展方面可从三个层次进行扩展：网络扩展平面（节点间）、PCIE扩展平面（节点内）、SRIO扩展平面（节点内和跨节点），使得整个系统的任务可以动态分配，集群的效率大大提高，如，可以计算任务的管理由一个节点来做，但计算分配给多个节点的异构计算卡进行跨节点计算，却无需通过跨节点调度。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (9)

1.一种动态可重构的智能计算集群，其特征在于，包括，
通用计算平面，用于完成包括聚类、调度或参数传递的计算任务，由参数服务器节点和智能计算节点组成，所述智能计算节点包括处理器、预处理器连接的内存、与处理器连接交换芯片、连接交换芯片的智能计算卡、PCIE桥片、BMC、硬盘、网卡，在该通用计算平面上，所有参数服务器节点之间、所有智能计算节点之间及参数服务器节点和智能计算节点之间均通过网络互联；
智能计算平面，用于完成包括并行及流水的计算任务，由若干智能计算节点组成，所有智能计算节点之间均采用SRIO互联；该智能计算平面与通用计算平面之间通过PCIE接口互联。
2.根据权利要求1所述的一种动态可重构的智能计算集群，其特征在于，所述智能计算平面上，智能计算节点之间通过SRIO互联通路是指，首先在智能计算节点上配置SRIO总线连接智能计算卡及QSFP接口，然后通过QSFP接口连接至SRIO交换机，从而实现所有智能计算节点的互联。
3.根据权利要求1所述的一种动态可重构的智能计算集群，其特征在于，在智能计算节点中，其BMC通过SGMII信号接入管理网口，然后将该管理网口接入千兆交换机后实现多个BMC之间的互联。
4.根据权利要求1～3任一所述的一种动态可重构的智能计算集群，其特征在于，所述智能计算节点之间通过以下方式实现扩展互联：
首先所有智能计算节点配置成三个扩展平面，SRIO扩展平面、PCIE扩展平面和40G扩展平面，其中，SRIO扩展平面中，所有智能计算节点通过SRIO总线连接扩展；PCIE扩展平面中，所有智能计算节点通过PCIE接口实现连接扩展；40G扩展平面中，所有智能计算节点通过网线连接处理器的形式实现连接扩展。
5.根据权利要求1所述的一种动态可重构的智能计算集群，其特征在于，当智能计算节点之间扩展互联时，所有智能计算节点可采用串行、并行或串并结合的工作模式。
6.一种动态可重构的智能计算集群配置方法，其特征在于，基于上述集群，其配置过程为，
一、首先在集群中配置一软件调度模块、文件池，其中软件调度模块提供系统任务管理器，发出系统任务命令；文件池中存储配置文件；
二、通过软件调度模块调用智能计算平面，开始计算任务调度；
三、计算完成后，在集群内部的配置文件池中提取相应配置文件，通过智能计算节点进行资源调度，在集群中完成FPGA资源的按需求动态重构。
7.根据权利要求6所述的一种动态可重构的智能计算集群配置方法，其特征在于，所述步骤一中，所述配置文件包括神经网络配置文件、线性回归配置文件、决策树配置文件、增强学习配置文件。
8.根据权利要求6所述的一种动态可重构的智能计算集群配置方法，其特征在于，所述步骤二中，任务为聚类、调度或参数传递的计算时，采用通用计算平面完成；任务为并行及流水的计算时，采用智能计算平面完成。
9.根据权利要求6所述的一种动态可重构的智能计算集群配置方法，其特征在于，所述智能计算节点调度资源通过配置串行、并行或串并结合的工作模式实现，当采用串行或串并结合工作模式中，所有跨节点数据由相关联的智能计算节点通过SRIO进行数据交换。
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