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千年跨不过的深度学习障碍,都被这款学习机治好了


2018-5-31


    AI 超级计算一直是在大型数据中心或者云计算平台上,这对那些需要在大规模训练前开发和测试深度神经网络的实验造成了诸多的限制。


    今天我们来点刺激的,


    看完你会知道,


    深度学习实验,


    以及让人工智能触手可及,


    竟然可以同时发生。


    DEVTOP AIX7970


    容天产品开发团队借助于 NVIDIA Quadro GV100 打造


    内置 4 块 GV100


    =400 个 CPU 的计算能力


    所需功耗不足其 1/30


    总计 60 TFLOPS 单精度,


    2560 颗 NVIDIA 专门开发,


    用于深度学习的 Tensor 核心。


    高达 440 TFlops 的计算能力,


    充分证明了它出色的深度学习和分析能力。


    全机风冷循环系统,实现低噪声运行,


    可以说是专为办公室等安静场所设计了。


    同时,AIX7970,


    还预装了容天自主研发的人工智能大数据平台,


    RT-Brain。


    可以让数据科学家和 AI 研发人员,


    更高效、便捷的完成深度学习操作。


    RT-Brain 里内置 Caffe,Tensorflow,Theano,Digits 等诸多编译好的深度学习框架,并充分利用 NVIDIA Tensor 核心,打破了诸多限制,因为在过去,硬件以及软件的购置、集成、测试都要耗费大量的时间,优化框架、库、驱动程序需要掌握许多专业知识。这些用于在软件集成工程上浪费的时间完全可以用于深度学习的实验。


    AIX7970,是时候展现你真正的技术了


    DEVTOP AIX7970 内置 Quadro GV100 ,具有 32GB 内存,且可借助 NVIDIA NVLink 2 互联技术,通过并联两块 Quadro GPU 扩展至 64GB,在所有适用于此类应用的平台中其性能最高。在性能方面,GV100 基于 NVIDIA Volta GPU 架构,可提供每秒 7.4 万亿次浮点运算的双精度性能、每秒 14.8 万亿次浮点运算的单精度性能、以及每秒 118.5 万亿次浮点运算的深度学习性能。NVIDIA RTX 内置的 NVIDIA OptiX AI-denoiser 可实现实时的 AI 去噪,其性能相当于采用 CPU 时的 100 倍。


    960 GB 固态硬盘 M.2,


    数据传输的速度比你花钱的速度还快。



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    每当你想静静的时候,


    不要怀疑它就静静地在你桌边。


    内置双口万兆网卡,


    网络环境更优越,


    别人连不上的网你都连的上。



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    外表出众内涵更丰富,


    内置容天人工智能大数据平台单机版,


    包含深度学习框架Caffe,和Tensorflow等,


    以优化现有的框架,


    从而实现最佳性能。



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    那么,问题来了,


    究竟什么是 RT-Brain 人工智能大数据平台呢?


    RT-Brain 包含多种特性,包含目前流行的深度学习框架,其中包含 Caffe,Tensorflow,Digits,Fasterrcnn 等,操作过程全程由一个前端的 WEB 页面构成,每一条运行深度学习框架的命令都为前端 WEB 页面的一个按钮,操作简易,方便。另外资源管理方面采用资源池的管理形式,有管理员统一调度,保证数据安全性。


    RT-Brain 平台基于 NVIDIA Docker 提供动力支持的容器技术构建,其中包含可定制化开发功能,可由用户提供自己的算法或者框架集成在 RT-Brain 平台中,方便后期调用、部署任务。若后续有云端大数据任务,RT-Brain 训练出的模型可以通过容器的方式无缝移植到云端上,无需进行任何修改和操作。


    同时,RT-Brain 可一键部署,操作过程简单,可快速入门,算法模型包含 LeNet、AlexNet、 GoogleNet 三种标准卷积神经网络。它拥有对应优化模块,优化模型算法,提升深度学习训练的性能。


    最后来打个总结,


    来看看 AIX7970 软硬件配置



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    如果你想改变你的学习速度,


    DEVTOP AIX7970 绝对是不错的选择。


    如果你对我们的产品感兴趣,


    可以随时登录我们的官网进行咨询。


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