求推荐适合深度学习的服务器_服务器知识

深度学习起源于神经网络，但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

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

冷冻电镜，是用于扫描电镜的超低温冷冻制样及传输技术(Cryo-SEM)，可实现直接观察液体、半液体及对电子束敏感的样品，如生物、高分子材料等。

为了观测蛋白质分子这类生物大分子的空间结构，研究空间结构与生物大分子的功能之间的联系，科学家们需要在真空环境下把蛋白质分子固定住。

在这个指导思想下，科学家想到了冷冻的方法。

他们用液态的乙烷等快速冷冻含有水分的生物样品，这样就可以制备出很薄的水膜（生物大分子就冷冻在这个水膜里）。冷冻完成以后，就可以用电镜来观测蛋白质等生物大分子的空间结构。

蓝海大脑|冷冻电镜服务器|采用超融合架构，秉承绿色低碳节能液冷散热的宗旨，承担着计算资源池和分布式存储资源池的作用，极大地简化了数据中心的基础架构，通过软件定义的计算资源虚拟化和分布式存储架构实现无单点故障、无单点瓶颈、弹性扩展、性能线性增长等能力。通过简单方便的统一管理界面，实现对数据中心计算、存储、网络、虚拟化等资源的统一监控、管理和运维。

型号蓝海大脑冷冻电镜服务器

英特尔