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开云体育:深度学习服务器怎么选?哪个更划算?

发布日期:2022-11-15 11:07:21浏览次数:

  关键词:深度学习;卷积神经网络;深度学习服务器;液冷工作站;蓝海大脑;液冷散热;算力;数据存储

  摘要:随着生命科学、航空遥感、遥感测绘、地质勘探的快速发展,深度学习的发展越来越被人所关注。相信大家对深度学习一词并不陌生,如今深度学习发展已经历经很多年。现在的相关算法已经是二三十年前的理论,或者说相关数学算法和模型都没有太大变化。为什么到最近几年,深度学习才真正火起来。因为在这个时间段,计算能力达到了和深度学习理论对应的水平。

  深度学习服务器怎么选?机器学习是实现人工智能得方法,深度学习是实现机器学习得技术。机器学习在实现人工智能时需要人工辅助,而深度学习是为了让过程完全自动化。本篇来给大家分析一下深度学习服务器选择的问题,

  如果是用来进行短周期或者临时使用,建议租用云服务器,既方便又快捷,可按需购买,可以节约成本。与传统的服务器相比,GPU服务器主要服务于以海量数据为特征的高性能计算。

  1、就GPU海量计算而言,阿里云是国内首选。阿里云的GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务,最适合AI深度学习、视频处理、科学计算、图形可视化等应用场景。

  2、如果觉得阿里云GPU价格成本高了,追求低成本,可选择c5,g5,c6系列服务器,低至0.26折,计算性能不错,还可领取代金券。

  3、腾讯云的GPU服务器也值得推荐,腾讯云的GPU服务器分为渲染性和计算性两种,分别满足不同场景的使用需求;腾讯云目前所采用的GPU 虚拟化技术主要为 PCIE 硬件虚拟化(SRIOV)或 直通(DirectPass-Through)。

  4、华为云目前也加入大云计算竞争,从去年开始,专门推出了秒杀活动,有不少性能高的优惠机型,还都是独享型,通用型和C系列增强型是他们家热销款,计算性能也不错,也可作为GPU服务器的备选之一。

  但是如果你是长期使用GPU服务器,建议选择带显卡的硬件服务器,综合性能也比较好。

  主要任务:历史数据存储,如:文字、图像、声音、视频、数据库等......

  3、运行在代码中写入并读取变量执行指令,如函数调用启动在GPU上函数调用,创建小批量数据启动到GPU的数据传输

  4、GPU多卡并行计算前,每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制

  6、上述每一类操作基本都是单核计算模式,如果要加速这些过程,唯有提升CPU 频率

  蓝海大脑深度学习服务器是面向开发者的一站式AI平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-便-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

  其深度学习GPU服务器采用四块 NVIDIA Tesla® V100 GPU。其深度学习性能达 500 万亿次浮点运算 (TFLOPS),堪比数百台传统服务器。并以 NVIDIA NVLink™ 技术为基础打造出体积轻便的深度学习服务器。采用水冷却系统,静音运行,可安置于桌下。它还利用相同的深度学习软件堆栈为所有解决方案提供动力支持,这样开发者和研究人员就可以试验和调整其模型,快速迭代,轻松地在数据中心的 DGX 上部署工作,以进行大规模的生产训练。

  - 预安装AI开发环境、底层软件库、开发框架,2小时开箱即用自动生成模式

  首先帮助深度学习的研发人员更快的训练出成熟的模型;其次,用户可以根据需求选择不同的平台,深度学习研发人员需要在算法、统计方面精益求精,都需要一个生态环境的支持,GPU 已经构建了 CUDA、cuDNN 及 DIGITS 等工具,支持硬件兼容,GPU 高性能解决方案让研发人员能够排除意外干扰,专注于深度学习的研究项目中。


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