57万亿次的性能浪潮为哈工大音频分析提供高性能“强援”

作者: 云计算机网 分类: 动态 发布时间: 2018-12-27 15:46

至顶网服务器频道 08月01日 新闻消息:语音自动识别、语音感知等音频分析是深度学习技术最具落地潜力的领域之一,对其后端系统的性能存在极高要求。针对哈尔滨工业大学深度学习项目中的多媒体音频信息处理等应用,浪潮为其定制了高性能计算解决方案,解决了其在音频分析过程中遇到的噪音干扰信号等问题、提高分析的精准度,让音频分析向着"媲美人脑"的目标不断迈进。

57万亿次的性能 浪潮为哈工大音频分析提供高性能强援

哈尔滨工业大学

音频分析,高性能是关键

语言信息主要包含在语音信号的参数之中,因此准确而迅速地提取语言信号的参数是进行语音信号处理的关键。在当前的音频分析领域,连续语音的分割、大词量语音的识别和识别任何人的语音等方面都是难点,业内尚无有效的解决方案,哈尔滨工业大学(后简称:哈工大)语音实验室希望通过深度学习技术的应用,将这些难题一一化解。

经过多方测试,在后端系统的搭建中,哈工大语音实验室决定采用高性能计算集群解决方案,并搭配GPU计算节点,利用GPU加速卡强大的计算性能来有效的提高其现有的计算能力。然而,在高性能集群搭建过程中,哈工大却遇到了不少挑战。

首当其冲的是如何满足音频分析对高性能的苛刻要求。要实现精准如人脑的音频分析,就需要构建深层神经网络,将深层卷积神经网络(Deep CNN)等技术应用于语音识别声学建模中,模拟人脑神经元和神经突触的信息和数据传输及计算,其需要的计算能力是极其惊人的。音频分析系统的性能越高,也就越能接近于人脑识别的精准度与速度。

与此同时,作为重点项目,哈工大语音实验室的音频分析项目涉及到大量的重要研究数据,运行着关键应用,哈工大语音实验室需要确保音频分析能够长时间安全、稳定的运行,以最大程度上提升分析的效率、避免宝贵分析成果的损失。同时,哈工大语音实验室还希望对高性能集群的各个节点进行准确的监控,降低意外情况发生的几率。

57万亿次的峰值性能 浪潮让音频分析更精准

为建设高性能、高安全、高稳定的高性能集群,哈工大语音实验室与浪潮开展合作,在开放的技术架构下,将计算能力与实际应用相结合,以驱动音频分析的应用价值。在高性能集群的实际搭建过程中,浪潮定制的解决方案采用6台浪潮倚天超算系列产品NF5568M4浪潮SKVM视频切换系统,搭配性能强大的GPU加速卡,以满足音频分析对于高性能的苛刻需求。

运算峰值57万亿次:浪潮NF5568M4与GPU加速计算技术的协同,CPU主要承担其更擅长的逻辑选择、判断跳转和IO通信方面的职责,而GPU则专职计算密集型、高度并行的计算工作,使得计算资源合理的分配,计算力被充分释放,计算性能达到从几倍到几十倍的增长。浪潮采用了先进的56Gb IB高速网络技术,保证集群中所有节点无阻塞、全线速的运行,可充分满足高速互联的需求。在哈工大语音实验室高性能集群建设中,整个集群的双精度浮点运算峰值可达到57万亿次以上,为实验室的音频分析应用提供了的极高性能支撑。

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