潤宇科技有限公司

1.潤宇科技有限公司集GPU服務器、污染源自動監(jiān)控、作業(yè)調(diào)度、Hadoop平臺和網(wǎng)絡安全型號生產(chǎn)、營銷于一體，是國內(nèi)知名的綜合性正版高可用存儲企業(yè)。在新世紀里，潤宇科技本著“心誠為本，精誠合作”的宗旨，謁誠歡迎海內(nèi)外新老客戶親臨指導，共圖發(fā)展。x6ce5a9n 2.潤宇科技有限公司致力于通過服務器存儲服務的持續(xù)改進，成為受社會、客戶、股東和員工長期信賴的公司。公司秉承“為客戶著想，與客戶共贏”的服務宗旨，通過潤宇科技各位員工的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，為企業(yè)提供優(yōu)良的流行的分布式文件系統(tǒng)、優(yōu)質(zhì)的分布式文件系統(tǒng)、何謂分布式文件系統(tǒng)、服務好又優(yōu)惠的分布式文件系統(tǒng)是我們一直努力的方向。 延伸拓展 詳情介紹：在如今的時代，人工智能的技術(shù)已經(jīng)開始使用在各行各業(yè)，例如人臉識別等計算機視覺技術(shù)已經(jīng)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(shù)據(jù)集，因為深度學習的技術(shù)是需要有非常多的數(shù)據(jù)，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(tài)硬盤，內(nèi)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(zhí)行一些簡單的數(shù)據(jù)集，但是coco等大型數(shù)據(jù)集就不適合了，現(xiàn)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(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)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(qū)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(yī)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(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)預處理與多卡訓練的均值LOSS損失函數(shù)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(shù)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(shù)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(zhí)行單個進程速度最快，根據(jù)目的選擇。 3.潤宇科技秉承“顧客至上，銳意進取”的經(jīng)營理念，堅持“客戶優(yōu)先”的原則為廣大客戶提供優(yōu)質(zhì)的高可用存儲、污染源自動監(jiān)控等產(chǎn)品和服務。歡迎廣大客戶惠顧！官網(wǎng)地址：