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[显卡] nvidia tesla k40 深度学习 现货

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发表于 2015-8-21 17:22 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式


北京思腾创新科技发展有限公司
NVIDIA GPU运算卡合作伙伴   全新现货 质保三年
联系人 温巍 135-1107-5577
QQ 499686668
nvidia tesla k20 K40 K80价格优惠, 整机方案,GPU高性能运算服务器
工作站
平台
1.INTEL C602芯片组

2.扩展槽 4(x16) PCI-E 3.0,2 (x8) PCI-E 3.0 ,1个 (x1) PCI-E 2.0                            3.最大可扩展到 512G DDR3 ECC REGS内存         4.I/O端口:1 VGA, 2 COM, 2 GbE,
  10 USB 2.0, & 1 IPMI Dedicated LAN         5.集成Matrox G200eW 显卡                   6.1620W 1+1冗余电源 80PLUS 铂金认证 电源转换率高达94%以上
7.4U塔式与机架式互转机箱,8盘位热插拔硬盘      8.尺寸:462*780*673(mm)                     9.内置高效散热风墙,外置4个风扇,解决GPU散热         
1
CPU
Intel Xeon E5-2620 V2 2.1G 6核12线程         
2
内存
8G DDR3 ECC REGS (最大支持512G)
2
数据盘
ST 1T SATA  7200转 企业级
1
GPU
Nvidia Geforce Titan X 12G ddr5        
2
电源线,数据线,键盘,鼠标,DVD刻录配套
其他
测试:5stageQA至少包括24小时负载99%的耐高温测试,75小时不宕机测试等。
保修:3年整机产品质保,具备远程机器检测能力。

几乎所有深度学习的研究者都在使用GPU
  熟悉深度学习的人都知道,深度学习是需要训练的,所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试实现收敛,而最终获得的数值并非是人工确定的数字,而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习,不断总结规律,计算机就可以实现像像人一样思考。如今,几乎所有的深度学习(机器学习)研究者都在使用GPU进行相关的研究。当然,我说的是“几乎”。除了GPU之外,包括MIC和FPGA也提供了不同的解决方案。NVIDIA如何看待不同的硬件架构对深度学习的影响,又是如何评价这些技术的呢?
  NVIDIA中国区解决方案架构工程总监罗华平认为:“技术发展和科技的发展,是需要不同的技术一起来参与。无论是GPU也好、FPGA也好或者是专用的神经网芯片也好,它的主要目的都是推动深度学习(机器学习)这个方向的技术发展。那么我们在初期,确实可以尝试不同的技术,来探讨哪种技术可以更好的适合这项应用。从目前来看,深度学习大量的使用,主要集中在训练方面。那么在这个领域,GPU确实是非常适合的,这也体现在所有的这些工业界的大佬如BAT、谷歌,Facebook等等,都在使用GPU在做训练。”而除了训练之外,在实际的应用方面,NVIDIA也正在结合中国地区IDC机房普遍具备的功耗、网络等特点,“考虑是否设计低功耗的GPU,来满足用户的需求”。
  除了硬件方面的因素之外,英伟达中国区技术经理赖俊杰也从软件方面解答了GPU对于深度学习应用的价值。首先从深度学习应用的开发工具角度,具备CUDA支持的GPU为用户学习Caffe、Theano等研究工具提供了很好的入门平台。其实GPU不仅仅是指专注于HPC领域的Tesla,包括Geforce在内的GPU都可以支持CUDA计算,这也为初学者提供了相对更低的应用门槛。除此之外,CUDA在算法和程序设计上相比其他应用更加容易,通过NVIDIA多年的推广也积累了广泛的用户群,开发难度更小。最后则是部署环节,GPU通过PCI-e接口可以直接部署在服务器中,方便而快速。得益于硬件支持与软件编程、设计方面的优势,GPU才成为了目前应用最广泛的平台。
  深度学习发展遇到瓶颈了吗?
  我们之所以使用GPU加速深度学习,是因为深度学习所要计算的数据量异常庞大,用传统的计算方式需要漫长的时间。但是,如果未来深度学习的数据量有所下降,或者说我们不能提供给深度学习研究所需要的足够数据量,是否就意味着深度学习也将进入“寒冬”呢?对此,赖俊杰也提出了另外一种看法。“做深度神经网络训练需要大量模型,然后才能实现数学上的收敛。深度学习要真正接近成人的智力,它所需要的神经网络规模非常庞大,它所需要的数据量,会比我们做语言识别、图像处理要多得多。假设说,我们发现我们没有办法提供这样的数据,很有可能出现寒冬”。
  不过他也补充认为——从今天看到的结果来说,其实深度学习目前还在蓬勃发展往上的阶段。比如说我们现阶段主要做得比较成熟的语音、图像方面,整个的数据量还是在不断的增多的,网络规模也在不断的变复杂。现在我没有办法预测,将来是不是会有一天数据真不够用了。
  对于NVIDIA来说,深度学习是GPU计算发展的大好时机,也是继HPC之后一个全新的业务增长点。正如Pandey所提到的那样,NVIDIA将世界各地的成功经验带到中国,包括国外的成功案例、与合作伙伴的良好关系等等,帮助中国客户的快速成长。“因为现在是互联网的时代,是没有跨界的时代,大家都是同等一起的。”

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