但是在实际的应用中,不仅仅要考虑性能,还需要顾及AI服务器的可编程性和灵活性,而在这方面,从CPU到ASIC则是依次递减,ASIC是将算法固化在芯片上,算法是比较固定的,所以它的性能最好,但是编程性和灵活性就明显受限。
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深度学习是机器学习的分支,是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果,可见其重要性
熟悉深度学习的人都知道,深度学习是需要训练的,所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别,而最终获得的数值并非是人工确定的数字,而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习,不断总结规律,计算机就可以实现像人一样思考。因而,更擅长并行计算和高带宽的GPU,则成了大家关注的重点。
很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样,就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多,所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。
这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择,深度学习服务器的一些选购原则和建议:
1、电源:品质有保障,功率要足够,有30~40%冗余
稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下,计算过程中突然重启,那么又要重来,除了降低效率,还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题,一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬,不要功率刚刚好超出一点。
2、显卡:目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市
显卡在深度学习中起到很重要的作用,也是预算的一大头。预算有限,可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布,本月12日上市)。预算充足,可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100(处于断供中)等等。
3、CPU:两家独大,在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位
Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列,而至强是用于服务器端,目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器,分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。
AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC,其中霄龙是服务器端的CPU,最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC(霄龙)处理器 ,AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。
选择单路还是双路也是看软件,纯粹的使用GPU运算,其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途,当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。
4、内存:单根16G/32G/64G 可选,服务器级别内存有ECC功能,PC级内存没有,非常重要
内存32G起步,内存都是可以扩展的,所以够用就好,不够以后可以再加,买多了是浪费。
5、硬盘:固态硬盘和机械硬盘,通常系统盘追求速度用固态硬盘,数据盘强调存储量用机械盘
固态选择大品牌企业级,Nvme或者SATA协议区别不大,杂牌固态就不要考虑了,用着用着突然掉盘就不好了。
6、机箱平台:服务器级别建议选择超微主板平台,稳定性、可靠性是第一要求
预留足够的空间方便升级,比如现在使用单显卡,未来可能要加显卡等等;结构要合理,合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。
7、软硬件支持/解决方案:要有
应用方向:深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。
软件: Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
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