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深度學習服務器精益求精,鑄造品質的典范


發(fā)布時間:2021-07-25   資訊類別: 其它資訊   我要發(fā)布
1.潤宇科技有限公司(潤宇科技)是一家專業(yè)從事軟件、計算機及輔助設備、網絡設備、安全設備的企業(yè)。自創(chuàng)辦以來,潤宇科技一直追求專業(yè)、誠信、服務的企業(yè)理念,力爭成為行業(yè)好的服務企業(yè)。

2.潤宇科技有限公司致力于通過深度學習服務器的不斷創(chuàng)新和運用,努力創(chuàng)建業(yè)內更加高品質的詳情請咨詢服務商服務。潤宇科技在任重道遠的前進征途上,真誠歡迎廣大用戶及合作伙伴與我們一起攜手同進,共創(chuàng)輝煌。
延伸拓展
詳情介紹:在如今的時代,人工智能的技術已經開始使用在各行各業(yè),例如人臉識別等計算機視覺技術已經開始廣泛的使用在人們的日常生活中去 ,如果我們要自己去訓練模型,首先我們需要的是尋找到數(shù)據(jù)集,因為深度學習的技術是需要有非常多的數(shù)據(jù),其次最為重要的也就是“算力”,深度學習模型的訓練需要基于強大算力平臺。也就是GPU,深度學習的模型訓練的過程中大量張量會在GPU上完成求導等計算梯度的運算,但是單單有GPU是不行的,還需要有CPU進行配合,甚至SSD固態(tài)硬盤,內存等多個問題組成,那么如何選擇一臺“性價比”較高的深度學習服務器呢?請看下面的解釋:GPU:GPU(圖像處理單元)也就是我們常說的顯卡,GPU是整個深度學習服務器中最為重要的東西,一般的筆記本的顯卡配置的都是GTX1060顯卡,顯存6G,可以用來執(zhí)行一些簡單的數(shù)據(jù)集,但是coco等大型數(shù)據(jù)集就不適合了,現(xiàn)在一般的深度學習服務器中主流選擇的GTX1080ti,顯存11G,RTX2080ti,顯存11G,兩個的顯存很大,且性價比較高,同時為了提高訓練的速度,個人推薦四塊GTX1080ti,或者四塊RTX2080TI最為合適。當然也有特殊情況,比如使用的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)過大,造成GPU的顯存溢出,可以選擇更大顯存的顯卡,接下來是重點Tesla v100 16G/32G,或者RTX8000,48G顯存。他們二者的區(qū)別在于具體的用途,Tesla v100 支持雙精度訓練,RTX8000僅僅支持單精度訓練,雙精度訓練一般用于醫(yī)學圖像上的目標檢查或者分割,也就是要求極其嚴格的領域,除此之外均不需要雙精度。另外根據(jù)BP反向傳播算法的原理,Batch size越大,測到的梯度越是準確,因此大顯存使用推薦RTX8000顯卡,另外比較一下顯卡的散熱方式,顯卡在運行時會出現(xiàn)對大量的熱,散熱方式尤其重要,Tesla v100為被動散熱的風扇散熱,噪音較大,且風扇散熱效果不好,造成顯卡溫度超過86℃,會使得GPU的主頻下降,利用率減低,RTX8000為主動的渦輪散熱,散熱效果更好,噪音更小。CPU: CPU用于深度學習模型訓練過程中的數(shù)據(jù)預處理與多卡訓練的均值LOSS損失函數(shù)計算,因此CPU很有可能成為深度學習模型訓練的瓶頸,因此需要使用較高的主頻,考慮得到性價比,目標選擇為6149與4125,二者參數(shù)分別為8核 16進程3.2GHZ ,16核 32進程 3.1GHZ,雖然主頻降低0.1GHZ,但是核心數(shù)增大了一倍,因此6149更加具有性價比,除此之外,CPU分為正顯版與正式版,一般來說,正顯版指的是在CPU正式售出前的測試版,但是均是通過測試的,所以正顯沒有問題,CPU的鉑金系列售價最為昂貴,不建議使用,CPU由于需要處理大量的運算,因此核心與主頻不會都高,一般來說核心越多的,主頻會降低,可以并行運算多線程,主頻高的執(zhí)行單個進程速度**,根據(jù)目的選擇。

3.想了解更多深度學習存儲、分布式文件系統(tǒng)詳情請訪問官網:www.runyuchina.com,或者撥打我們的熱線電話:021-64858060了解更多分布式文件系統(tǒng)信息,我們專業(yè)的客服人員將竭誠為您服務,謝謝!
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資訊來源:潤宇科技  

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