深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，百度“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。
蓝海大脑作为深度学习服务器的专业厂商，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1.深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2.如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。
3.独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
蓝海大脑通过多年的努力，攻克了各项性能指标、外观结构设计和产业化生产等关键技术问题，成功研制出蓝海大脑深度学习水冷工作站 HD210 系列。该产品图形处理速度快，支持 GPU 卡热插拔，具有高性价比，低噪音等特点，外形美观，满足了人工智能企业对图形、视频等信息的强大计算处理技术的需求。更好地为深度学习训练服务。
型号 蓝海大脑深度学习服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306
声卡：7.1通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×22000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB3.2 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等
亚马逊云科技在北京举办大数据与人工智能技术新闻媒体沟通交流会，公布发布“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习结合服务项目组成。亚马逊云科技还联合乐我无尽（Joyme）、上海欣兆阳（Convertlab）等合作方共享了亚马逊云科技在推动公司数智结合领域的有关实例。
亚马逊云科技大中华区产品部经理陈晓建谈道，亚马逊云科技有两个数智结合领域的关键核心理念：一是在云中完成数据与智能化的大结合将变为公司加快自主创新的模块，二是公司应在云中打造出统一的数据基本基座，完成大数据与机器学习的“双剑和一”，为公司发展提供新引擎。
亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队主管王晓野详尽分析了亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架向着深层智能化大方向的多种更新成效。
大数据与人工智能应用怎样结合？亚马逊云科技在这方面开展过什么科学研究和探讨？大数据与人工智能技术结合后，又能给公司用户产生什么更改？文中对那些问题开展了深入分析。
陈晓建说，伴随着公司的数据愈来愈多，机器学习实体模型愈来愈优秀，许多公司期待根据大数据技术性和机器学习技术的结合，进一步推动公司的工作自主创新，提高公司产出率。
可是，公司通常会遭遇如此一个窘境：有着很多的数据和剖析测算，试着了多种多样领先的机器学习实体模型，但是难以有具体的业务流程产出率。从技术性发展看来，大数据技术性和机器学习技术走的是不一样线路，大数据注重数据自身的收集、提升，而机器学习技术性注重优化算法自身的提升、调参。
陈晓建谈道，从总体上公司的机器学习生产制造化遭遇三层面的挑战。一是大数据与机器学习分而治之，这两一部分通常是不一样精英团队承担，非常容易发生数据荒岛、技术性荒岛，牵制有关运用的迅速梯度下降法。二是数据解决的能力不足，无法解决大量的业务流程数据，这牵制着机器学习由试验转为实践活动。三是数据剖析工作人员的关注度低，产品研发产品测试表现不错的计算方法实体模型，很有可能在具体应用中形成的作用不太理想化，由于真正自然环境的复杂性更高一些一些。
因此，亚马逊云科技发布了“云、数、智三位一体”的服务项目组成。最先是要搭建云中统一的数据整治基座，摆脱数据与专业技能荒岛。
亚马逊云科技通过帮助用户构建统一的数据整治基座，完成用户常用的大数据和机器学习运用的数据共享资源、数据管理权限的统一监管，及其二者统一的开发设计和步骤编辑。为机器学习提供生产制造等级的数据解决工作能力，助推机器学习由试验变为实践活动。
亚马逊云科技能提供多种多样灵便可拓展、专业搭建的大数据服务项目，助推用户开展比较复杂的数据生产加工级解决，来应对数据经营规模的变化规律、提升数据品质。
让数据剖析智能化系统，颠覆式创新公司业务员探寻自主创新。亚马逊云科技为用户提供更自动化的数据剖析服务项目，让业务员就可以进行数据分析系统、实体模型实际效果认证及其独立式自主创新。陈晓建说全世界数十万用户都是在应用亚马逊云科技的大数据及机器学习服务项目。
上年亚马逊云科技发布了“智能化湖仓”构架，为用户提供有关的数智化服务项目。王晓野共享了从公布到现在一年至今，亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架拥有什么新的转变。
云中统一的数据整治基座层面，亚马逊云科技的AmazonSageMakerStudio可以一站式地进行数据开发设计、实体模型及相应的制造每日任务，为大数据和机器学习提供统一的软件开发平台。
亚马逊云科技还能提供AmazonLakeFormation，该运用新增加了众多作用，可以协助用户完成数据网格图部门协作的数据财产共享资源，及其根据工作表的最粗粒度的权限管理体制。
为机器学习提供生产制造等级的数据解决功能层面，亚马逊云科技有可以适用多种多样开源框架的大数据服务平台AmazonAthena。AmazonAthena可以对AmazonEMR、性能卓越关联数据库AmazonAurora、NoSQL数据库服务项目AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等数据源的数据开展联邦政府查看，从而迅速进行机器学习模型的数据生产加工。
亚马逊云科技还构建了无网络服务器逻辑思维能力，包含AmazonRedshift、Amazon ManagedStreaming for Apache Kafka（AmazonMSK）和AmazonEMR等运用。这种可以让用户不用配备、拓展或是管理方法最底层的基础设施建设就能解决一切经营规模的数据，为用户的机器学习新项目提供兼顾特性和成本效益的特点数据提前准备。
数据剖析智能化系统层面，亚马逊云科技在日常分析工具中集成化了机器学习模型预测工作能力，还提供如可视性数据提前准备专用工具AmazonGlueDatabrew、零编码化的机器学习模型工具AmazonSageMakerCanvas等服务项目，让业务员探寻机器学习模型。
亚马逊云科技此次还邀约了乐我无尽和上海欣兆阳这二位合作方的所属单位来共享其与亚马逊云科技协作的环境、全过程和成果。
乐我无限数据研发中心主管杨飞说，乐我无尽经营的经济全球化网络直播平台LiveMe上边有来源于200很多个国家或区域的用户，数据量特别大，并且还要保证合规管理经营等。
乐我无尽根据亚马逊云科技的解决方法构建了直播内容识别技术、诈骗买卖识别技术。直播内容识别系统协助乐我无尽提高了用户感受，减少了内容管理系统的工作成本费。乐我无尽根据诈骗买卖识别技术降低诈骗、不付类买卖，从而每一年降低财产损失可以达数百万美元。
上海欣兆阳创始人兼CTO李征谈道，上海欣兆阳和亚马逊云科技在营销推广企业战略转型层面开展了协作。上海欣兆阳是一家营销云生产商，能提供一体化营销云商品。
根据数据智能化的营销推广会给公司用户产生大量机遇。人工智能技术让以用户为核心的营销推广可以实现定向推广信息内容的正确引导。但数据智能营销解决方法还面临着多种多样云端挑战。一是数据整治与机器学习工作流程弱关系，二是数据的加工处理与研究必须消耗大量的时间精力，三是实体模型梯度下降法、维护保养等管理方法方面的效果较低。
上海欣兆阳根据亚马逊云科技的统一的数据基本基座，上海欣兆阳构建了一体化数据智能湖仓架构DataHub和一体化高效率机器学习服务平台AIHub。这两项运用能将数据运转的及时性提高了32%，实体模型发布高效率提高了30%。
亚马逊云科技依据自己的操作及其对制造行业的观查，打造了一套“云、数、智三位一体”服务项目组成，为用户提供结合人工智能技术和大数据的解决方法。
不仅人工智能技术、大数据技术性在颠覆式创新公司企业战略转型，更高效率发展趋势，也有如物联网技术、数字孪生这些智能化科技一起推动公司更快发展趋势。
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