GPU服务器哪几个厂商比较知名?
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。
上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商,专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器,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。
上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发,根据TensorFlow,Pytorch,Caffe,Keras,Theano等软件计算特征,向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置,欢迎查阅,谢谢。
拥有高性能计算领域优秀的专业工程师团队,具有 10 年以上高性能计算 行业技术支持经验,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。在深度学习、量化计算、分子动力学、生物信 息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密 码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域积累了深厚的技术功 底,和熟练的技术支持能力。提供 Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran 等软件的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
不错,碾压般的存在。浪潮在GPU服务器研发领域已经推出不了不少佳作,比如浪潮NF5448A6这款,它是面向HPC+AI计算优化的GPU服务器,系统采用高性能与高扩展的均衡设计,它的算力强大,拓展能力高,可以帮助用户更方便和低成本地获得业界领先的SXM4接口A800 GPU技术,从而构建强大领先的HPC+AI计算系统。
会。根据查询CSDN博客显示,所开启的程序无需GPU工作,那么显卡就会像进入休眠一样安静。GPU服务器可直接加速计算服务,也可直接与外界连接通信。GPU服务器和云服务器搭配使用,云服务器为GPU云服务器提供计算平台。
GPU服务器,简单来说,GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能,有效解放计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。
下面几个场景我们可以使用CPU服务器,如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器,如果场景无关,使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置!
一、简单深度学习模型
使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测,腾讯GPU云服务器带有强大的计算能力,可作为深度学习训练的平台,
可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统,帮助完成基本的深度学习模型
二、复杂深度学习模型,腾讯云GPU服务器具有强大的计算能力,可以将
GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储
COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务,、视频编解码,可以采用GPU服务器进行渲染,利用 GPU 加速器指令,让数以千计的核心为您所用,加快图形图像编码渲染速度。
这些是一些可以用到GPU服务器的场景,所以如果您的使用需要比较高端,建议还是使用GPU服务器。
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