通晓的回答下哪家GPU服务器更适合深度学习领域?
1个回答
展开全部
上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商,专注于为科研院所和高校师生打造高性能GPU服务器,建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点:
1.深度学习需要大量的并行计算资源,而且动辄计算几天甚至数周,而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡(GPU)恰好适合这种工作,提供几十上百倍的加速,性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务,所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构,使用GPU完成训练任务。
2.如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月(取决于数据规模和深度学习网络模型),需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。
3.独立的深度学习工作站(服务器)可以方便实现实验室计算资源共享,多用户可以在个人电脑编写程序,远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源,减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发,根据TensorFlow,Pytorch,Caffe,Keras,Theano等软件计算特征,向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置,欢迎查阅,谢谢。
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
北京北龙超级云计算有限责任公司
2023-08-27 广告
2023-08-27 广告
作为北京北龙超级云计算有限责任公司的工作人员,我认为租用GPU应该根据公司的具体需求来选择合适的供应商。以下是一些选择供应商的建议:1. 首先需要考虑公司所需GPU的类型和数量,不同的GPU类型和数量适用于不同的计算任务。2. 其次需要考虑...
点击进入详情页
本回答由北京北龙超级云计算有限责任公司提供
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询