从深度学习计算过程来分析深度学习工作站\服务器的硬件配置

本文主要是介绍从深度学习计算过程来分析深度学习工作站\服务器的硬件配置，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

柯洁和AlphaGo的故事已经结束，输赢显得并不重要，这个天才少年曾落泪哽咽：它太完美我看不到希望。搭载谷歌无人驾驶技术的车辆已经完成200万英里的测试，如今它打算要载人了，无人驾驶真的已经不远。在苹果发布的ios11中，Siri变得更聪明，对话技巧也越来越溜。人工智能已经无处不在，席卷世界。2017年的初夏，除了挖矿，还有深度学习。那么用于深度学习的工作站/服务器也和矿机一样到处可见，然而事实并不是只要机器里有GPU，或者GPU越多性能就越强，下面以ultralab深度学习工作站/服务器为例进行解读。

目前深度学习工作站/服务器遇到的问题

1．为什么4块GPU机器，比人家2块GPU机器还慢

2．为什么同样8块GPU比人家8块GPU卡，还慢

3．为什么2块GPU卡，一个快一个慢

4．为什么这么多GPU卡，计算过程还是很慢

5．我的机器噪音巨大，无法放到办公环境，怎么在静音环境下运行

……

那么深度学习需要什么样的硬件配置才是最合理、最高效的？

首先从深度学习计算过程分析开始：

上述图示，深度神经网络计算大致流程，下面通过深度神经网络计算环节，分析核心硬件配置理想要求

常见图形工作站硬件配置上的误区：

1．硬盘用普通PC硬盘，寿命短，带宽低，或数量不够

2．CPU用的最多的是Xeon E52620v（8核2.1GHz），频率太低，数据预处理太慢，成为整个计算的最大瓶颈

3．为了把钱用到“刀刃上”—尽可能多配GPU卡，但是总显存比内存容量大，不合理，或者CPU核数低于GPU卡数，这些都会造成计算过程资源耗尽，数据来回从虚拟内存导入，计算变慢

ultralab深度学习工作站\服务器硬件配置推荐

GXi/M图灵计算工作站

拥有超高CPU频率，大幅加速深度学习预处理过程

支持最大4块（GX360i）/7块(GX480M)/9块（GX610M）GPU卡，单精度浮点100Tflops

拥有最大16个硬盘位，容量160TB

完全处于办公环境（静音级）、不在被噪音所困扰

不需要专门的机房，不占过多空间，维护成本极低

完美的硬件配置和专业优化加速技术，保证整个机器系统高速高效运转

详细硬件配置参考：

（1）GX360i机型配置参考（超值型）

特点：支持4块GPU卡，CPU频率高达5GHz，整体配置均衡无死角，满足深度学习训练硬件配置要求

备注：含23”高清图显

（2）GX480M、GX610M机型配置参考（高性能型）

特点：支持最大到7块（GX480M）或9块（GX610M）GPU卡，CPU的频率和核数达到最大均衡，每个环节保证达到最高性能，整体配置均衡无死角，满足深度学习训练对配置的要求

备注：含23”高清图显

总结

UltraLAB GXi/M是一款静音级、高性能GPU超算的深度学习训练计算机，安静，性能强大，适合科研部门在安静的办公环境下运行。此外，该机型用途极广，扩展能力强，调整配置后，可为电磁仿真计算（CST）、量子化学/分子动力学计算（VASP、AMBER等）、超大屏拼接（8X9=72路视频拼接合成）、视频剪辑合成、指纹识别等应用，提供强悍的计算、图形生成能力

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西安坤隆计算机科技有限公司

国内知名高端定制图形工作站

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