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                                    关于深度学习训练与神经网络计算架构的配置分析
3.2 产特点
(1)集GPU超算、并行存储于一体的级训练系统
基于办公环境,静音级
支持最大10块GPU超算,单精度浮点最大到120Tflops
配备高速并行存储(16个盘位),最大180TB容量
支持双Xeon E5v4高频处理器,加速密集预处理、高强度数据压缩等计算环节
拥有CPU+GPU的深度学习架构

(2)预装完整开发工具的硬件系统,帮助快速启动深度学习研究项目
基于GPU工作站系统,预装深度学习所需的软件:Nvidia 驱动程序,CUDA工具包,cuDNN,开源工具TensorFlow,Cafe,Torch,NVIDIA DIGITS等

3.3深度学习工作站硬件配置参考

(1)GX480M机型配置参考
该机型特点:支持大到6块GPU卡,CPU的频率达到,每个环节保证达到理想性能,整体配置均衡无死角,满足深度学习训练硬件配置要求

(2)GX610M机型配置参考
该机型特点:支持大到10块GPU卡,CPU的频率和核数达到大均衡,每个环节保证达到高性能,整体配置均衡无死角,满足深度学习训练对配置的要求
UltraLAB GXM在深度学习模型训练领域

除了热门的语音识别、图像识别、自然语言处理(机器翻译)外,更多应用
制造业    生产管理,事故预防,技术更新,不合格产品预判
医疗与护理    影像诊断,用药管理
零售,饮食,食品    自动记账,库存控制,店面防盗预防,内部检测,污染检测,可疑人物检测
安全监控    电梯监控,设备监控,店面监控
建筑与房地产    工程管理,事故预防,房地产信息查询,设施监控
农业与海洋    浇水附加肥料,除草和培育作物管理和病虫害防治,野生动物损害控制,水质监测管理,饲养和运输调整,航运
仓储与物流    库存管理,事故预防,转运和设备维护,异常监测
广告与营销    客户响应分析,客户行为分析


总结
UltraLAB GX610M是一款静音级级异构计算能力的深度学习训练计算机,比市面上的机器,安静,性能强大,适合科研、研究部门在安静的办公环境下运行。

此外,该机型用途广,扩展能力强, 调整配置后,可为电磁仿真计算(CST)、量子化学/分子动力学计算(VAST、AMBER等)、大屏拼接(6X10拼接合成)、视频剪辑合成、指纹识别等应用,提供悍的计算、图形生成能力