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机器学习大热—— 深度学习GPU工作站、服务器主机配置支持两颗Intel E5-2600v3/v4 ,支持4块或8TITANX,GTX1080TiTesla P40,K80GPU

深度学习是近几年热度非常高的的计算应用方向,其目的在于建立,模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解析数据,依据其庞大的网络结构,参数等配合大数据,利用其学习能强等特点,对于图像,音频和文字处理等具有重大意义。
同机器学习方法一样,深度学习方法也有监督学习与无监督学习之分,不同的深度学习框架下简历的学习模型也都不一样,例如卷积神经网络(建成CNN)就是一种深度的监督学习的机器学习模型,而深度置信网(简称BDNs)就是一种无监督学习的下机器学习模型。


LINKZOL
(联众集群公司)通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司的紧密合作,并与NVIDIA建立了NPN网络合作伙伴关系,通过近十年与高:涂蒲性旱暮献骶,将产品类型深度开发,相继推出LZ-743GR-2G/Q,LZ-748GT,LZ-428GR-8G等深度学习应用的专用GPU计算服务器和工作站,例如在2U整机实现容纳6NVIDIA Tesla/TITANX/GTX 1080Ti,以及在4U整理容纳4个和8NVIDIA Tesla/Titanx(pascal)/GTX 1080TiGPU计算卡,利用NVIDIACUDA生态系统,CUDNNGPU加速库,实现“CPU+GPU”协同计算加速,合理分配计算资源,充分释放计算能力,以高效,可靠,稳定的特性,满足不同行业的深度学习和人工智能等的计算应用。


同时利用GNU编译器包括C/C++/Fortran,MKL库以及利用OPENMPIMPICH的并行消息环境,采用Caffe,Tensorflow,Theano,BIDMach,Torch等深度学习框架,通过编译CaffePythonMatla等接口,基于B/S架构实现且可视化的进行DNN的训练,测试等。

相较之于CPU来说GPU的计算效率是CPU计算效率的几十倍,GPU由大量的运算单元组成,并行计算能力远高于CPU,通常来说GPU拥有普通内存位宽更大,频率更高的专用显存,适合处理大规模数据的并行计算。LINKZOL?品牌产品都支持两颗Intel xeon E5-2600V4/V3系列处理器,支持4片和8NVIDIA Tesla P100/P40/K80以及NVIDIA TITANX(PASCAL)GTX 1080TiGPU卡的,单精度计算能最高达到12T FLOPS,对于深度学习来说无疑是最合适的计算应用。


LINKZOL LZ-748GT

LZ-743GR-2G/Q都是目前深度学习应用在高:涂蒲性核罟惴旱牟,两款产品都支持最新Intel xeon E5-2600V4处理器,分别可搭载4个和2GPU计算卡,内存支持DDR4 2400/2133MHZ,最大容量支持2T,可最迟最大8个大容量磁盘,支持SATA,SSD,可选RAID卡部件,支持RAID0,1,5,10,50,6,60RAID模式,最高传输效率达到1000MB/S,实现快速存储计算数据。

LINKZOLLZ-743GR-2GLZ-748GTGPU工作站支持7x24小时部件运行,所以部件均按照工业级环境设计,电源采用2000W白金和1200W金牌电源,通过80 Plus认证,能再180-240V,10.5A-8A,50-60MHZ电力范围正常工作,LZ-748GT采用冗余电源设计,允许其中一个电源宕掉的情况下保证设备的正常运行。同时LZ-748GTLZ-743GR-2G都是采用4个高可靠的散热风扇,保证系统内部温度始终保持在合理范围。


硬盘采用企业级的HDD机械硬盘,和企业级的SSD固态硬盘。SSD主要安装系统,当然,也可以采用大容量的SSD做数据存储,一般情况下采用机械硬盘做数据的存储。

详情咨询:400-630-7530

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