1.潤宇科技有限公司是一家以服務好，信譽可靠的深度學習服務器、GPU服務器和深度學習超融合為主要業務的公司。我們致力于提供有優質的氣象大數據服務。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H3C防火墻領域內樹立有口碑的品牌形象。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新和發展，為企業提供優良的有發展的深度學習服務器、單位裝專用的GPU服務器、哪種品牌的高可用存儲、有哪些深度學習存儲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.我們一直以持續，穩定的速度增長，我們始終堅持人盡其才，物盡其用，事無巨細，傾心為之的科學又人性化的理念和微利帶來巨大市場的營銷理念。在行業中贏得了良好的口碑，環境信息發布、人工智能超融合得到國內外廣大客戶的一致好評！歡迎各界朋友蒞臨參觀、指導和業務洽談。官網：