案例分享| 如何使用云桌面支持全球AI大赛
近日，京东云发布了“京东云云桌面白皮书—引领智慧桌面未来”，该白皮书中指出：
近年来，云计算技术与虚拟桌面技术深度融合，形成云桌面产品。政府、企业、金融、教育、游戏等多个行业的新需求给云桌面技术带来空前机遇。政企需要缩减IT预算、保障信息安全；金融行业要降低IT运维成本、提高安全性和灵活性；教育行业要适应多种教学科研场景；游戏行业要提升用户视觉体验。云桌面技术适应了这些新需求；这些新需求也推进了云桌面的广泛应用和快速发展。
从2011年之后全球台式机、笔记本电脑等PC设备年出货量不断减少。在中国，瘦终端每年的出货量每年以10%以上的增长率呈不断攀升趋势，大部分用于云桌面环境。可以看出，云桌面已成为各行业IT发展的新趋势。
（点击“阅读原文”，即可下载白皮书）
什么是云桌面？
云桌面（Workspace）是一种基于云计算的优于个人电脑（PC）和传统本地虚拟桌面基础设施（VDI）解决方案的桌面服务。
说简单点，就是把运算和存储都放到服务器上。本地只负责显示以及数据的输入等功能。
面临的挑战？
提到云桌面，很多人的反应都是觉得很“高端”：
云端计算
云端存储
云端运维
虽然云桌面的发展前景非常好，但在发展过程中也出现一些亟待解决的问题：
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性能挑战
云桌面依赖虚拟桌面技术和网络通信技术实现用户端的桌面展现。若没有技术上的突破，增加的网络传输性能损耗使得云上的桌面性能可能比物理机相差较大。另外，桌面高并发量对云端服务器性能提出非常高要求。
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安全性风险挑战
在云桌面上处理用户敏感数据的方式与传统方式有很大不同，数据保存在云端，若没有很好的数据安全保障机制，则对数据的安全存储、访问控制、安全传输、隐私保护带来很大的安全风险。
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高可用性挑战
在云桌面环境下，如何保证云端软硬件环境、网络传输出现故障时用户应用和相关数据能依然可用是对云桌面技术的一大挑战。
云桌面产品如果要为用户提供可靠的技术和服务保障，就必须得应对上述挑战。
除了常见的几种云桌面使用场景外，我们特意列举了一个云桌面支持全球AI大赛的案例，希望大家可以了解云桌面的多种用途。
案例
首届中国心电智能大赛
“首届中国心电智能大赛”是由清华大学临床医学院和数据科学研究院、天津市武清区京津高村科技创新园，以及多家重点医院联合主办的一个全球性赛事。此次比赛，要求100参赛队伍对大赛提供的标准化心电信号采集数据采用人工智能算法进行疾病识别和分类；另外，部分参赛队伍需在各自专属计算服务器上提交算法程序，并在线上进行心电数据的训练及验证，最终提交源代码、可执行文件（如模型文件和相关支撑文件）和运行说明。
此次比赛涉及到的难点主要有：
1️⃣全球多地访问
2️⃣数据保密性强
3️⃣带宽要求高
京东云云桌面团队针对以上挑战，我们给出了以下解决方案：
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安全策略
由于比赛不是同一时间同时进行，并且不同的参赛者对资源的需求也会有所不同。由于涉及到全球多地访问的问题，因此在资源的分配、管理上是一个不小的挑战。
京东云云桌面支持HTTP和HTTPS协议，采用ICA HDX 协议支持虚拟桌面。ICA HDX协议由32个虚拟通道组成，不同的通道负责传输和优化不同的连接类型，包括语音通道、图像通道、高清图像通道、打印、剪切板、USB等各种通道。远程图像传输采用矢量数据处理方式，把图形数据分为位图、文字、图形命令，再通过压缩算法传至终端，而后渲染显示。支持自适应传输EDT，在高延迟和高丢包率的情况下自动采用UDP，保障用户桌面连接的基本体验。
云桌面可以通过支持GPU硬件来提升高运算量科研任务的运行效率。同时，在比赛中可根据资源消耗量的不同，通过弹性伸缩资源进行调控。
对于此次比赛，京东云提供了互联网的统一接入入口，并对带宽流量进行浮动伸缩控制。同时，也能限制所用云桌面环境的下载流量，并禁止云桌面的访问互联网的能力，保证了数据在云端不会流出。
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易用性考量
相比于传统虚拟桌面项目，京东云通过预先搭建完整VDI环境，可以实现桌面系统部署和桌面交付整体用时仅为原来的5%，效率提升20倍。不仅如此，京东云还提供稳定可靠的Windows和Linux操作系统和海量丰富的软件程序包资源。
比赛使用的Linux系统的环境，没有图形化界面，云桌面提供的Ubuntu版可以给予参赛选手操作的易用性。
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环境统一管理
云桌面包括共享桌面、专属桌面和池桌面三种桌面类型。在共享桌面类型下，多人同时登陆一台高规格的云桌面主机，不保留个人对主机操作系统的更改。在专属桌面类型下，一台云桌面主机专门指派给一个用户，可以保留个人对主机操作系统的更改。在池桌面类型下，云桌面主机和用户是一对一关系，但控制层不保留这个对应关系。
同时云桌面可通过同一个镜像来启动云桌面。因此，可保证每一个云桌面环境的统一，对比赛的环境进行统一管理。为每一位参赛选手提供高度一致的比赛环境。
除此之外，云桌面还兼具了云的优势，提供可弹性伸缩、可扩展、可监控、可运维的基础能力，保证了避免比赛过程中的意外发生，并对复赛和决赛的基础环境，进行动态管控。
以下为本次大赛的配置参考：
配置
Tesla P40
Ubuntu桌面
Ubuntu操作系统省去了Windows系统复杂的配置
新一代高性能计算卡Tesla P40，专为人工智能、深度学习、神经网络推演而生。Tesla P40基于高端大核心GP100，并且开启全部3840个流处理器(此前的Titan X只有3584个)，核心频率1303-1531MHz，FP32单精度浮点计算能力12TFlops，INT8(八位数据专用推理指令) 47TOPS，响应速度比CPU快45倍。
省去复杂的GPU驱动，CUDA，cuDNN安装过程。
深度学习最佳配置：
Ubuntu 16.04 操作系统
Nvidia Tesla P40 GPU
CUDA
cuDNN
Tensor Flow
高配置，12核CPU 48GB内存 1XNvidia Tesla P40 GPU 本地数据盘
如果对于以上内容感兴趣，想获取更多关于此次竞赛的细节，可点击下方标题，了解更多信息。
竞赛播报 |【首届中国心电智能大赛】全球招募现已启动！
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