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專注做科研的新蟲 (初入文壇)
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深度學習訓練服務(wù)器怎么選？ 已有1人參與
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深度學習（Deep Learning）可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務(wù)，如機器視覺和圖像識別、自然語言處理、語音識別和機器翻譯等。深度學習采用的模型為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多個隱藏層（Hidden Layer，也稱隱含層）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks，NN）。深度學習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。 深層模型參數(shù)多，計算量大，訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模也更大，需要消耗很多計算資源。利用GPU來訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以充分發(fā)揮其數(shù)以千計計算核心的高效并行計算能力，在使用海量訓練數(shù)據(jù)的場景下，所耗費的時間大幅縮短，占用的服務(wù)器也更少。如果對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行合理優(yōu)化，一塊GPU卡可相當于數(shù)十甚至上百臺CPU服務(wù)器的計算能力，因此GPU已經(jīng)成為業(yè)界在深度學習模型訓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習模型訓練的速度，深度學習模型訓練還需要存儲海量的訓練數(shù)據(jù)，訓練過程中會有大量的小文件頻繁讀寫，對于方案的存儲容量和硬盤讀寫速度均有較高要求。 軟件方面，深度學習訓練服務(wù)器出廠可預(yù)裝TensorFlow，Pytorch等常用或者客戶指定的深度學習框架，集成CUDA開發(fā)環(huán)境，cuBlas，cuFFT，cuSparse，CUDNN等多種函數(shù)庫，安裝Ubuntu，CentOS等多種操作系統(tǒng)，部署機器管理系統(tǒng)和作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)軟件。 深度學習訓練服務(wù)器分為靜音塔式服務(wù)器和機架式服務(wù)器兩種，適應(yīng)客戶辦公室和機房不同的使用場景。 機器硬件方面，深度學習訓練服務(wù)器既有基于Intel Xeon CPU平臺方案，又有基于AMD EPYC CPU平臺方案，具有支持2GPU卡、4GPU卡、8GPU卡、10GPU卡等多種機型，以及以這些機型為基礎(chǔ)構(gòu)建的GPU集群方案，可以滿足科研人員多層次需求、深度學習訓陳服務(wù)器支持高達2個2260、2280、22110 M.2 SSD硬盤位，高達4個2.5英寸熱插拔U.2 SSD硬盤位，支持高達12塊3.5英寸熱插拔SATA/SAS硬盤位，可以滿足用戶對硬盤讀寫速度的要求，和存儲容量的要求。 |
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2樓2024-07-18 09:22:10
專注做科研的
新蟲 (初入文壇)
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- 金幣: 67.4
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- 專業(yè): 計算機硬件技術(shù)
3樓2024-07-19 15:05:55
4樓2024-07-19 16:20:31
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