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这题我会!datacenter是一个物理设施，用于容纳企业的服务器和数据存储设备，并提供数据处理和计算能力。而standard则是指服务器和数据存储设备的配置和性能水平、数据处理和计算能力的规范和要求以及管理和维护的规范和要求等方面的标准。给大家简单总结了两个词的含义、发音以及用法，先大概的了解一下~

接下来让我们看下“datacenter”和“standard”的具体区别：

1服务器和数据存储：

    datacenter（数据中心）是指一个物理设施，用于容纳企业的服务器和数据存储设备。它通常包括机房、电力设施、网络通信设备、安全设施、环境控制设备等。

   Standard（标准）在此方面指的是服务器和数据存储设备的配置和性能水平。数据中心可以根据不同的标准进行评估和分类。

例如：

The company's datacenter is located in a secure and protected facility to ensure the safety of its servers and data（公司的数据中心位于一个安全且受保护的设施中，以确保其服务器和数据的安全性。）

The company's data center meets the industry standard for data security and privacy protection（该公司的数据中心符合行业标准，能够提供数据安全和隐私保护。）

2数据处理和计算能力：

   datacenter（数据中心）通常指的是一个企业或组织的数据处理和计算能力的集中式场所。它通常包括计算机服务器、网络设备、存储设备等，可以提供强大的数据处理和计算能力。

   Standard（标准）在此方面指的是设备的性能水平和功能要求。数据中心可以根据不同的标准进行评估和分类。

   例如：

The company's datacenter has high-performance computers and powerful data processing capabilities to support its business operations（该公司的数据中心拥有高性能的计算机和强大的数据处理能力，以支持其业务运营。）

The company's data center meets the industry standard for data processing and storage capabilities（该公司的数据中心符合行业标准，能够提供数据处理和存储能力。）

3管理和维护：

   datacenter（数据中心）通常需要专业的管理和维护团队来确保其服务器、存储设备和网络设备的稳定运行。这些团队负责监控设备的运行状态、维护设备的正常运行、应对突发的故障和问题等。

   Standard（标准）在此方面指的是管理和维护的规范和要求。数据中心可以根据不同的标准进行评估和分类。

   例如：

The company's datacenter has a dedicated management and maintenance team responsible for ensuring the smooth operation of its servers and storage devices（该公司的数据中心有一个专门的管理和维护团队，负责确保其服务器的平稳运行和存储设备的正常运行。）

The company's data center meets the industry standard for management and maintenance of servers and storage devices（该公司的数据中心符合行业标准，能够为服务器和存储设备提供符合要求的管理和维护服务。）

4可靠性和可用性：

    datacenter（数据中心）通常需要提供高可靠性和可用性，以确保企业的业务不中断。它包括冗余的设备、备份和恢复机制、容错能力等。

   Standard（标准）在此方面指的是可靠性和可用性的要求和标准。数据中心可以根据不同的标准进行评估和分类。

   例如：

The company's datacenter has redundancy and backup systems in place to ensure high reliability and availability of its servers and data storage（该公司的数据中心已经实现了冗余和备份系统，以确保其服务器和数据存储的高度可靠性和可用性。）

The company's data center meets the industry standard for reliability and availability of servers and data storage（该公司的数据中心符合行业标准，能够提供符合要求的服务器和数据存储的可靠性和可用性。）

5安全性：

    datacenter（数据中心）通常需要提供安全保障，包括物理安全、网络安全、数据安全等。它需要采取多种安全措施来防止黑客攻击、数据泄露、设备损坏等风险。

    Standard（标准）在此方面指的是安全性的要求和标准。数据中心可以根据不同的标准进行评估和分类。

   例如：

The company's datacenter has stringent security measures in place to protect its servers and data from unauthorized access or attacks（该公司的数据中心已经采取了严格的安全措施，以保护其服务器和数据免受未经授权的访问或攻击。）

The company's data center meets the industry standard for data security and privacy protection（该公司的数据中心符合行业标准，能够提供符合要求的数据安全和隐私保护。）

总的来说，datacenter和standard在可靠性、可用性、安全性、成本和效率等方面有微小的差异。但在具体应用中，这些差异可能会因具体的需求和情况而更加明显。因此，根据实际需要选择最合适的术语来描述企业的数据中心或数据存储和处理能力是非常重要的。

搞AI，谁又能没有“GPU之惑”？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！

CPU与GPU对比

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。

下图是处理器内部结构图：

DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。

Cache存储器：电脑中作为高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。

算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻辑电路。

当需要对大数据bigdata做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。

GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。

简而言之，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教授，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。

深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是，需要大数据来训练。因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，GPU正好有这个专长，时势造英雄，因此，GPU就出山担当重任了。

太长不看版

截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：

RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB VRAM，约4000美元Titan RTX：24GB VRAM，约2500美元

以下GPU可以训练大多数（但不是全部）模型：RTX 2080 Ti：11GB VRAM，约1150美元GTX 1080 Ti：11GB VRAM，返厂翻新机约800美元RTX 2080：8GB VRAM，约720美元RTX 2070：8GB VRAM，约500美元

以下GPU不适合用于训练现在模型：RTX 2060：6GB VRAM，约359美元。

在这个GPU上进行训练需要相对较小的batch size，模型的分布近似会受到影响，从而模型精度可能会较低。

GPU购买建议

RTX 2060（6 GB）：你想在业余时间探索深度学习。RTX 2070或2080（8 GB）：你在认真研究深度学习，但GPU预算只有600-800美元。8 GB的VRAM适用于大多数模型。RTX 2080 Ti（11 GB）：你在认真研究深度学习并且您的GPU预算约为1,200美元。RTX 2080 Ti比RTX 2080快大约40％。Titan RTX和Quadro RTX 6000（24 GB）：你正在广泛使用现代模型，但却没有足够买下RTX 8000的预算。Quadro RTX 8000（48 GB）：你要么是想投资未来，要么是在研究2020年最新最酷炫的模型。NV TESLA V100 （32GB）：如果你需要在NVIDIA数据中心使用CUDA，那么TESLA就是必选品了。图像模型

内存不足之前的最大批处理大小：表示GPU没有足够的内存来运行模型。

性能（以每秒处理的图像为单位）：表示GPU没有足够的内存来运行模型。

语言模型

内存不足之前的最大批处理大小：表示GPU没有足够的内存来运行模型。

性能： GPU没有足够的内存来运行模型。

使用Quadro RTX 8000结果进行标准化后的表现

图像模型

语言模型

结论

语言模型比图像模型受益于更大的GPU内存。注意右图的曲线比左图更陡。这表明语言模型受内存大小限制更大，而图像模型受计算力限制更大。具有较大VRAM的GPU具有更好的性能，因为使用较大的批处理大小有助于使CUDA内核饱和。具有更高VRAM的GPU可按比例实现更大的批处理大小。只懂小学数学的人都知道这很合理：拥有24 GB VRAM的GPU可以比具有8 GB VRAM的GPU容纳3倍大的批次。比起其他模型来说，长序列语言模型不成比例地占用大量的内存，因为注意力（attention）是序列长度的二次项。

附注：测试模型

图像模型：

语言模型：

云轩Cloudhin专注Deep learning和高性能计算服务器定制，针对主要深度学习框架（如TensorFlow、Caffe 2、Theano或Torch）进行了优化和设置，在桌面上即可提供强大的深度学习功能。

1、外形区别

（1）工作站：机箱主要以塔式为主，解决静音散热。

（2）服务器：机箱主要以机架式为主，统一管理维护。

多图

2、硬件配置区别

写两个新款的工作站和服务器配置

（1）工作站：

Xeon E5-2699v3/128G DDR4 RECC/512G SSD+10TB SATA/Quadro M4000 8G专业显卡/1000W电源

（2）服务器：

Xeon E5-2699v3/128G DDR4 RECC/512G SSD+10TB SATA/板载显卡/800W电源

大家一看上边的硬件配置就明白了，工作站一般用来处理图形图像，需要配置独立专业图形显卡；而服务器一般用来数据计算，不需要配置独立的显卡，集成的显卡就能满足要求。

3、工作环境和噪音区别

（1）工作站：

工作站是协助设计人员，直观的图形图像及视频处理，工作环境：办公室，所以设计工作站的时候都把噪音降到最低（低于45分贝为静音级）

（2）服务器：

服务器应用于数据计算、网络互连、共享数据、集群计算等，一般都放到互联网机房或公司机房，服务器以机架式为主，由于密度高，散热风扇采用高转风扇，导致噪音大。

4、应用领域区别

（1）工作站：

工作站主要应用于图形图像处理、高性能计算、数值模拟、气象数据处理、有限元分析、可视化超大图形、地质勘探、石油天然气、4K视 频编辑等等

（2）服务器：

服务器应用于数据存储、高性能计算、网络互连、共享数据、集群计算、流媒体、网络游戏等等。

5、工作站服务器品牌

工作站和服务器属于同一个核心技术，不同的应用领域罢了，同一个品牌两种产品都会生产。

目前销售量不错的品牌：

HP惠普

DELL戴尔

ThinkStation联想

Wiseteam超级工作站

Sugon曙光

ASUS华硕