SuperEdge再添国产智能加速卡支持，为边缘智能推理再提速10倍

腾讯云原生

发布于 2021-11-23 12:10:28

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寒武纪 AE 团队，腾讯云容器中心边缘计算团队，SuperEdge 开发者

SuperEdge 支持国产智能加速卡寒武纪 MLU220

SuperEdge 对应的商业产品 TKE Edge 也一直在硬件和加速方面在持续耕耘，不但支持 NVIDIA 系列 GPU的加速，还在 GPU 虚拟，QGPU 化等方面持续发力。本次联合寒武纪对国产智能边缘加速卡进行了支持，以利于用户在边缘进行模型训练和边缘智能推理性能的提升。下面是经过寒武纪 AE 团队和 SuperEdge 开源团队的联合测试，对国产寒武纪边缘计算加速卡兼容性的联合声明。

中科寒武纪科技股份有限公司的边缘智能加速卡 MLU220-M.2和分布式边缘容器管理系统 SuperEdge 与相互兼容，能够对搭载M.2的边缘设备在视频、图像、语音等应用上提供数十倍的加速能力， 在此发表联合声明。

下面给出两个分类网络在 CPU 和 M.2 上的吞吐性能对比。

网络模型	M.2(fps)	CPU(fps)
vgg16	184	13
resnet50	417	29

其中，CPU 采用的是 Intel(R) Core(TM) i7-8700K CPU @ 3.70GHz

SuperEdge 边缘容器解决方案

SuperEdge 是2020年12月腾讯云联合英特尔、VMware 威睿、虎牙、寒武纪、美团、首都在线发布的基于原生Kubernetes 的边缘分布式容器管理系统。该系统把云原生能力扩展到边缘侧，很好的实现了云端对边缘端的管理和控制，极大简化了应用从云端部署到边缘应用的过程。2021年9月已被 CNCF 基金会接受，成为 CNCF Sandbox项目，由 CNCF 监管和运维。

SuperEdge提供了如下能力：

边缘自治

云边网络往往是弱网络，中间可能是有线、无线、WIFI……连接，可能是 4G、5G 网络，云边断链是常态。断连时间不定，短则三五分钟，长则数小时、几天，那么如何保证边缘服务不被驱逐，继续提供正常服务呢？SuperEdge 的边缘自治能力，可以保证云边断连的情况下，边缘服务继续稳定运行，即使边缘节点断电重启，也能自动恢复已经部署到该节点的边缘服务继续运行。

分布式健康检查

SuperEdge 提供的边缘分布式健康检查能力有两个作用：

只要边缘节点正常，边缘服务就不会驱逐SuperEdge 会在每个边缘节点部署一个 edge-health 的 deamonset，同一个边缘 Kubernetes 集群的节点会定期 Check 彼此，对彼此的健康性进行投票，并将投票结果反馈到云端。即使边缘 Kubernetes 集群的一个节点云边网络断连，其他节点也会把他的健康性反馈到云端，就不会对该节点进行驱逐。
可分组进行分布式健康检查即把边缘 Kubernetes 集群的边缘节点分成多个组(同一机房，或者同一地域)，每个组内的节点之间相互检查。这样做的好处是避免集群规模增大后节点之间的 Check 数据交互变大，占用节点流量，投票结果也难以达成一致的情况。

edge-health 的设计避免了由于云边网络不稳定造成的大量的 Pod 迁移和重建，保证了边缘服务的稳定。

服务访问控制

SuperEdge 自研的 ServiceGroup 实现了基于边缘计算的服务访问控制，主要有三个作用：

一键把边缘服务部署到不同站点可以一键把同一套服务部署到位于同一边缘 Kubernetes 集群的不同站点，各个站点的服务完全保持一致。该特性目前支持 DeploymentGrid 以及 ServiceGrid 两种 Custom Resource，可以便捷的在同一个集群的多个机房或区域中各部署一组服务。
同一站点可实现流量闭环各个站点虽然有同一套服务，但是会把本站点的访问只锁定本站点内，不会跨站点去访问其他站点的同一套服务。
新站点自动部署相应服务新加入的站点，可指定服务标签自动部署同一套站点服务，为站点扩展提供了自动部署服务的支持。

云边隧道

边缘节点一般是没有公网IP的，或者在一个NAT网络背后，云端无法直接访问边缘节点，这就使得 kubectl logs、kubectl exec……等云端访问边缘节点的请求完全失灵。SuperEdge 自研的云边自建隧道(目前支持TCP、HTTP、HTTPS、ssh)打通了不同网络环境下的云边连接问题。实现对无公网 IP 边缘节点的云端统一操作和维护。

批量添加局域网边缘节点及远程运维局域网边缘节点

为了解决生产环境海量边缘节点的接入，SuperEdge 团队特提供了penetrator-controller[1]组件支持了局域网内成千上万边缘节点的接入，并且还可以在云端远程登录到局域网内的边缘节点进行远程运维。

更多的特性可登录 SuperEdge 官网：https://superedge.io 进行查看，合作交流可在社区 https://github.com/superedge/superedge 提 Issuse。

MLU220 是什么？

MLU220-M.2 是寒武纪为边缘计算专门打造的加速卡，它在手指大小的标准M.2加速卡上集成了 8TOPS 理论峰值性能，功耗仅为 8.25W，可以轻松实现终端设备和边缘端设备的 AI 赋能方案。支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等多样化的人工智能应用，实现各种业务的边缘端智能化解决方案。

MLU220 具有如下特性：

小个头大智能思元220芯片是面向边缘侧量身定制的智能化解决方案，在 U 盘大小的尺寸下就可以提供8路高清视频的实时智能分析，可广泛支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能应用，为边缘计算节点装上智慧的大脑。
新一代寒武纪硬件架构MLUv02 架构不是简单的从上一代升级而来，新架构基于片上网络（NOC）构建，多个 NPU 集群的并行效率。基于硬件的片内数据压缩，提升缓存有效容量和带宽。新架构提供 INT16,INT8,INT4,FP32,FP16 的全面 AI 精度支持，满足多样化神经网络的计算力要求，通用、性能兼备。
计算弹性和可编程思元220芯片支持多类神经网络，NeuWare 软件栈可以轻松部署推理环境。BANG Lang 编程环境可对计算资源做直接定制，满足多样化 AI 定制要求，专业而不专用。
加速卡硬件规格加速卡硬件规格可概括如下：参数规格型号MLU220-M.2内存4GB, LPDDR4, 3200MHzAI算力8TOPS(INT8)编解码能力支持H.264,H.265, VP8, VP9；解码8x1080P@30Hz；编码4x1080P@30Hz图片解码支持JEPG最大分辨率8K；解码410 fps@1080P；编码400 fps@1080P接口规格M.2 2280, B+M Key (PCIE 3.0 X2)功耗8.25W (3.3V 2.5A)结构尺寸80mm x 22mm x 7.3mm(无散热)/21.3mm(带散热)散热被动散热

MLU220 能用来做什么？

MLU220 小巧的体积，强大的算力，使得它可广泛应用于智慧交通、智能电网、智能制造、智能金融等边缘计算场景，下面是一些典型的应用场景的介绍：

智慧交通

为保障道路安全和有序，在城市中的十字路口和关键道路部署多路摄像头及 MLU220 边缘加速卡。MLU220 可实现对多路摄像头输入图像的解码处理；基于深度学习技术，MLU220 可实现对监控路段的行人，机动车，和非机动车的检测，跟踪及结构化，在交通业务上进一步做到智能车流人流统计，违法抓拍取证，关键人车的识别抓取等，极大提高交通部门效率。

智慧工厂

为打造现代化智能制造的智慧工厂，在厂区工位部署多路摄像头及 MLU220 边缘加速卡。凭借独立的编解码单元，MLU220 可实现对多路摄像头图像的解码；在强大的算力支持下，MLU220 可实现对工人的检测，姿态识别以及对工件的检测和识别，从而实现检测工人是否在岗，工人操作是否合规以及工件是否按规定摆放等工厂的智能管理。

智慧畜牧

为实现畜牧业生产管理，安全健康监控和养殖环境智能检测，在养殖基地部署多路摄像头和 MLU220 边缘加速卡；通过深度学习技术，实现对种猪的识别，检测，实例分割和跟踪，进一步实现对种猪的点数，健康检测，吃食统计，屠宰辅助等智能养殖技术，减少人力成本，提供养殖效率。

如何在 SuperEdge 上使用寒武纪 MLU220

我们基于 SuperEdge 演示如何使用寒武纪边缘智能加速卡：

用 edgeadm 创建一个 SuperEdge 边缘 Kubernetes 集群

下载 edgeadm 安装包 arch=amd64 version=v0.6.0 && rm -rf edgeadm-linux-* && wget https://superedge-1253687700.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/$version/$arch/edgeadm-linux-$arch-$version.tgz && tar -xzvf edgeadm-linux-* && cd edgeadm-linux-$arch-$version && ./edgeadm
初始化边缘 Kubernetes Master 节点 ./edgeadm init --kubernetes-version=1.18.2 --image-repository superedge.tencentcloudcr.com/superedge --service-cidr=10.96.0.0/12 --pod-network-cidr=192.168.0.0/16 --install-pkg-path ./kube-linux-*.tar.gz --apiserver-cert-extra-sans=<Master Public IP> --apiserver-advertise-address=<Master Intranet IP> --enable-edge=true
加入一个带寒武纪边缘智能加速卡的边缘节点 ./edgeadm join <Master Public/Intranet IP Or Domain>:Port --token xxxx --discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxxxxxxxxx --install-pkg-path <edgeadm kube-* install package address path> --enable-edge=true 关于 edgeadm 安装边缘 Kubernetes 集群的详细介绍可参考：用 edgeadm 一键安装边缘 K8s 集群和原生 K8s 集群。

安装寒武纪边缘智能加速卡的插件

安装边缘智能加速卡的插件 kubectl create -f https://github.com/Cambricon/cambricon-k8s-device-plugin/blob/master/device-plugin/examples/cambricon-device-plugin-daemonset.yaml
检查插件是否安装成功 kubectl get node <边缘节点NodeName> -o json --output="jsonpath={.status.allocatable}" 看到边缘节点 node status.allocatable 有 cambricon.com/mlu 有相关资源值表示边缘智能加速卡及插件安装成功。 "allocatable": { "cambricon.com/mlu": "1", ## MUL卡资源 "cpu": "12", ... "memory": "16164684Ki", "pods": "110" } 看到allocatable里面存在cambricon.com/mlu并且其资源值大于等于0，表示寒武纪边缘智能加速卡及其插件已经安装成功。 mlu插件下载地址：https://github.com/Cambricon/cambricon-k8s-device-plugin mlu 监控组件：https://github.com/Cambricon/mlu-exporter

使用边缘智能加速卡进行边缘应用加速

在提交边缘相应负载的时候指定 cambricon.com/mlu 来应用寒武纪边缘智能加速卡进行加速，比如：

apiVersion: v1
kind: Pod
...
spec:
  containers:
  - image: 10.13.30.52:5000/yolov4:latest
    name: yolov4-ctr
    resources:
      limits:
        cambricon.com/mlu: 1 ## 指定加速卡limits
      requests:
        cambricon.com/mlu: 1 ## 指定加速卡requests
...