深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种,科学计算服务器主要用于科学研究,是高性能计算机的一种,介于一般服务器与超级计算机之间。目前,科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右,风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌,多年来一直紧跟科学发展,密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展,结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器,提供专业的售前、售中和售后服务,以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
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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。
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