以下是推薦的有關HPC、GPU和AI的會議。

　　一、Ceph和CERN HPC基礎設施在過去五年中，CERN的IT部門使用Ceph為其龐大的OpenStack云構建了橫向擴展存儲。對于塊和對象存儲用例，無論有無擦除編碼，Ceph都表現(xiàn)出靈活性和可擴展性，同時能夠應對基礎設施故障。在這次講座中，CERN的Dan van der Ster和Arne Wiebalck將重點介紹用戶所需的關鍵指標，包括POSIX合規(guī)性、小文件延遲、元數(shù)據(jù)吞吐量和可擴展性以及容錯能力，同時展示行業(yè)標準和新的微基準。來自CERN和SKA的演講者也會討論HPC和裸機。

　　二、Nova中的虛擬GPU紅帽的Sylvain Bauza和Critrix的Jianghua Wang認為，OpenStack中的GPU是一個長期存在的問題。為每個實例（即AI、挖掘和桌面）提供高性能GPU有很多商業(yè)案例。直到Queens，將這些設備暴露給訪客的唯一解決方案是在Nova中通過PCI。在這次講座中，他們將演示如何通過向XenServer和libvirt / KVM Nova驅動程序請求虛擬GPU（vGPU），并分享即將發(fā)布的路線圖。

　　三、使用OpenStack加速服務和可組合硬件優(yōu)化HPC / AI云在這個會議上，來自99cloud的Shuquan Huang和來自英特爾公司的Jianfeng Ding將介紹OpenStack Acceleration Service——Cyborg，它為加速器設備（例如FPGA、GPU、NVMe SSD）提供管理框架。他們還將討論Rack Scale Design（RSD）技術，并解釋如何動態(tài)聚合物理硬件資源以滿足AI / HPC需求。通過API動態(tài)組合針對工作負載優(yōu)化的硬件和加速器設備，使數(shù)據(jù)中心管理員能夠以高效的自動化方式管理這些資源。

　　四、AI驅動的編排、挑戰(zhàn)和機遇來自TELUS Communications的Sana Tariq將分享在混亂的多供應商、多領域混合云生態(tài)系統(tǒng)中，從開發(fā)評估標準（開源/商業(yè)供應商）到架構考慮的實施服務編排平臺的過程。這次講座關注的是AI和ML驅動的自動化和編排的未來，聚焦如何優(yōu)化云/網(wǎng)絡資源管理，增強安全性，提升用戶體驗，為未來服務格局創(chuàng)造新的商業(yè)機會。

　　五、為HPC用戶部署OpenStack學到的經(jīng)驗教訓明尼蘇達州超級計算研究所部署了一個名為Stratus的OpenStack云。這個演講描述了啟動一個平臺以支持有特定數(shù)據(jù)使用協(xié)議的研究的經(jīng)驗教訓，以及有關問責制、風險接受以及大型超級計算機設施偏離其傳統(tǒng)支持基礎時項目領導角色的問題。

　　六、案例研究：用于高速存儲機器學習的大規(guī)模部署來自NTT的三位演講者將提供一個帶有Ansible和容器編排自動化、完全開源的參考集群模型的案例研究。環(huán)境基于GPU計算和高速存儲，其中使用Chainer和ChainerMN學習框架與多個NVIDIDA GPU節(jié)點，并將完美可擴展的OpenStack Swift對象存儲和文件系統(tǒng)API作為高速數(shù)據(jù)存儲。