深度学习服务器怎么选？

如果是用来进行短周期或者临时使用，建议租用云服务器，既方便又快捷，可按需购买，可以节约成本。与传统的服务器相比，GPU服务器主要服务于以海量数据为特征的高性能计算。

一、数据存储要求

做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来

主要任务:历史数据存储，如:文字、图像、声音、视频、数据库等......

二、性能要求

1、数据容量:提供足够高的存储能力

2、读写带宽:多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽

3、接口:高带宽，同时延迟低

三、CPU要求

1、数据从存储系统调入到内存的解压计算

2、GPU计算前的数据预处理

3、运行在代码中写入并读取变量执行指令，如函数调用启动在GPU上函数调用，创建小批量数据启动到GPU的数据传输

4、GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制

5、求解后数据保存前的压缩计算

6、上述每一类操作基本都是单核计算模式，如果要加速这些过程，唯有提升CPU 频率

四、GPU要求

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法

五、内存要求

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理、运行复杂算法

一、产品优势

1、开箱即用

- 预安装AI开发环境、底层软件库、开发框架，2小时开箱即用自动生成模式

- 参数自动调优，模型一键部署

2、极致性能

- 位于标准框架和编程环境之上，提供经过优化的AI环境极致性能调度算力

- 提升资源利用率

3、集成管理

- 易用界面，摆脱低效的命令型操作方式

二、产品架构

三、客户收益

首先帮助深度学习的研发人员更快的训练出成熟的模型；其次，用户可以根据需求选择不同的平台，深度学习研发人员需要在算法、统计方面精益求精，都需要一个生态环境的支持，GPU 已经构建了 CUDA、cuDNN 及 DIGITS 等工具，支持硬件兼容，GPU 高性能解决方案让研发人员能够排除意外干扰，专注于深度学习的研究项目中。