1.潤宇科技有限公司是一家以開發深度學習服務器、大數據超融合和GPU超融合為主要業務的公司。我們致力于提供有優質的污染源自動監控服務。潤宇科技有限公司成立于2019-06-25，作為一家社會責任感強的公司，潤宇科技將依托強大的實力，在HPC集群領域內樹立有口碑的品牌形象。x6ce5a9n 2.潤宇科技以優質的易于使用的高可用存儲服務打造經典服務器存儲品牌，致力于IT技術服務領域推動信息化產業進程而努力。潤宇科技依托IT技術人才，為客戶提供一站式的服務器存儲服務。潤宇科技專注IT領域技術服務十幾年來，在技術沉淀了豐富的服務器存儲項目運作支持經驗，在服務上打造了知名的專業服務團隊，為客戶項目運作提供強有力的支撐和保障。 產品拓展 在如今的時代，人工智能的技術已經開始使用在各行各業，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據集，因為深度學習的技術是需要有非常多的數據，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，可以用來執行一些簡單的數據集，但是coco等大型數據集就不適合了，現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，比如使用的數據集數據過大，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Teslav10016G／32G，或者RTX8000，48G顯存。他們二者的區別在于具體的用途，Teslav100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BP反向傳播算法的原理，Batchsize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對大量的熱，散熱方式尤其重要，Teslav100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據預處理與多卡訓練的均值LOSS損失函數計算，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，主頻高的執行單個進程速度最快，根據目的選擇。 3.潤宇科技始終堅持“”的企業宗旨；與時俱進，與HPC集群行業共同進步，合力同行，創新共贏。想要獲取更多有關分布式文件系統、GPU服務器的信息，可登錄潤宇科技官網：查看。