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      5. GPU計算服務器(GPU-K1000)

        研發背景

        工業與學術界的數據科學家已將 GPU 用于機器學習以便在各種應用上實現開創性的改進,這些應用包括圖像分類、視頻分析、語音識別以及自然語言處理等等。 尤其是深度學習,人們在這一領域中一直進行大力投資和研究。深度學習是利用復雜的多級「深度」神經網絡來打造一些系統,這些系統能夠從海量的未標記訓練數 據中進行特征檢測。 雖然機器學習已經有數十年的歷史,但是兩個較為新近的趨勢促進了機器學習的廣泛應用: 海量訓練數據的出現以及 GPU 計算所提供的強大而高效的并行計算。  人們利用 GPU 來訓練這些深度神經網絡,所使用的訓練集大得多,所耗費的時間大幅縮短,占用的數據中心基礎設施也少得多。  GPU 還被用于運行這些機器學習訓練模型,以便在云端進行分類和預測,從而在耗費功率更低、占用基礎設施更少的情況下能夠支持遠比從前更大的數據量和吞吐量。 將 GPU 加速器用于機器學習的早期用戶包括諸多規模的網絡和社交媒體公司,另外還有數據科學和機器學習領域中一流的研究機構。 與單純使用 CPU 的做法相比,GPU 具有數以千計的計算核心、可實現 10-100 倍應用吞吐量,因此 GPU 已經成為數據科學家處理大數據的處理器。

        為此公司開發了可擴展性很強的GPU計算服務器設備。

        應用場景

        適用于數據可視化、機器學習、計算建模等并行運算應用程序的理想設備。

        支持8路GPU E5-2600 V3 V4系列

        特性和優勢:

        1、大規模CUDA并行架構,使工作站的功耗和成本分別降至原來的1/20和1/10,性能卻能與小型集群媲美;

        2、支持8  個Tesla K10/K40/K80/M40/M60/Xeon Phi 計算處理器(每個處理器有448個核心,共1,792個核心。以最終配置GPU卡為準。);

        3、可提供4.12 Teraflops的單精度浮點運算性能和2.06 Teraflops的雙精度浮點運算性能

        4、CUDA程序環境,支持多種編程語言和API,包括C、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran;

        5、具備內存數據保護功能,加強了應用數據的完整性和可靠性。注冊文件、L1/L2高速緩存、共享內存和DRAM都處于ECC保護狀態;

        6、NVIDIA? 并行數據緩存(DataCache?)技術,能夠對無法預知數據地址的算法進行加速,例如物理解算器、光線追蹤、以及稀疏矩陣乘法等等;

        7、NVIDIA? GigaThread? 引擎通過更快的上下文切換、同時內核執行以及改善的線程塊調度功能,最大限度提升了吞吐量;

        規格:

        1、支持8 個Tesla K10/K40/K80/M40/M60/Xeon Phi 計算處理器(每個處理器有448個核心,共1,792個核心 以最終配置GPU卡為準。)

        2、每臺服務器可提供4.12 Teraflops的單精度浮點運算性能和2.06 Teraflops的雙精度浮點運算性能

        3、IEEE 754 單雙精度浮點運算標準

        4、支持12或24 GB的專用DDR5內存(每顆Tesla C2050 GPU 3 GB,每顆 Tesla C2070/C2075 6GB)

        5、4x 384-bit GDDR5 內存位寬 (每個GPU 384-bit GDDR5接口)

        6、顯存總帶寬達576 GB/s(每個GPU 144 GB/s)支持2顆32納米英特爾至強處理器Westmere 5600系列,每處理器6內核,12線程,和12MB二級緩存

        7、支持Trusted Execution, Advanced Encryption Security,以及新的指令集 (AESNI), Turbo Boost, Intel? Virtualization, Intel? QuickPath

        8、Intel 5520芯片組,處理器集成內存控制器

        9、Intel QuickPath總線架構,高達6.40 GT/s / 5.86 GT/s / 4.80 GT/s的總線帶寬

        10、最高 192GB 1333 / 1066 / 800MHz DDR3 ECC Registered 內存

        11、8x 3.5"SAS/SATA熱插拔硬盤位

        12、兩個額外的單插槽卡擴展槽

        產品示例圖:

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