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深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練服務(wù)器怎么選？ 已有1人參與
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深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務(wù)，如機(jī)器視覺和圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器翻譯等。深度學(xué)習(xí)采用的模型為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多個(gè)隱藏層（Hidden Layer，也稱隱含層）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks，NN）。深度學(xué)習(xí)利用模型中的隱藏層，通過特征組合的方式，逐層將原始輸入轉(zhuǎn)化為淺層特征，中層特征，高層特征直至最終的任務(wù)目標(biāo)。 深層模型參數(shù)多，計(jì)算量大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模也更大，需要消耗很多計(jì)算資源。利用GPU來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以充分發(fā)揮其數(shù)以千計(jì)計(jì)算核心的高效并行計(jì)算能力，在使用海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下，所耗費(fèi)的時(shí)間大幅縮短，占用的服務(wù)器也更少。如果對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合理優(yōu)化，一塊GPU卡可相當(dāng)于數(shù)十甚至上百臺(tái)CPU服務(wù)器的計(jì)算能力，因此GPU已經(jīng)成為業(yè)界在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方面的首選解決方案。 一般來說，GPU卡數(shù)量越多越能提升深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的速度，深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練還需要存儲(chǔ)海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練過程中會(huì)有大量的小文件頻繁讀寫，對(duì)于方案的存儲(chǔ)容量和硬盤讀寫速度均有較高要求。 軟件方面，深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練服務(wù)器出廠可預(yù)裝TensorFlow，Pytorch等常用或者客戶指定的深度學(xué)習(xí)框架，集成CUDA開發(fā)環(huán)境，cuBlas，cuFFT，cuSparse，CUDNN等多種函數(shù)庫(kù)，安裝Ubuntu，CentOS等多種操作系統(tǒng)，部署機(jī)器管理系統(tǒng)和作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)軟件。 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練服務(wù)器分為靜音塔式服務(wù)器和機(jī)架式服務(wù)器兩種，適應(yīng)客戶辦公室和機(jī)房不同的使用場(chǎng)景。 機(jī)器硬件方面，深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練服務(wù)器既有基于Intel Xeon CPU平臺(tái)方案，又有基于AMD EPYC CPU平臺(tái)方案，具有支持2GPU卡、4GPU卡、8GPU卡、10GPU卡等多種機(jī)型，以及以這些機(jī)型為基礎(chǔ)構(gòu)建的GPU集群方案，可以滿足科研人員多層次需求、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)陳服務(wù)器支持高達(dá)2個(gè)2260、2280、22110 M.2 SSD硬盤位，高達(dá)4個(gè)2.5英寸熱插拔U.2 SSD硬盤位，支持高達(dá)12塊3.5英寸熱插拔SATA/SAS硬盤位，可以滿足用戶對(duì)硬盤讀寫速度的要求，和存儲(chǔ)容量的要求。 |
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