為什么UltraLAB深度學習工作站最快、性價比最高

目錄
1    市場深度學習硬件配置嚴重缺陷
2    最合理深度學習硬件架構分析
3    UltraLAB 深度學習超級計算機完美配置推薦

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（一）市場上提供的深度學習硬件配置有嚴重缺陷

深度學習太火了，賣深度學習的計算機、服務器、工作站，五花八門，到處都是賣家，到處都是專家，似乎，只要機器里能插GPU，插的越多性能越強，實際情況是：
 


反饋1： 為什么4塊GPU機器，比人家2塊GPU機器還慢
反饋2： 為什么同樣8塊GPU比人家8塊GPU卡，還慢
反饋3： 為什么2塊GPU卡，一個快一個慢
反饋4： 為什么這么多GPU卡，計算過程還是很慢
反饋5： 我的機器噪音巨大，無法放到辦公環(huán)境，怎么在靜音環(huán)境下運行
…
誤區(qū)1：只要有足夠多GPU卡，性能更強大
誤區(qū)2：同樣數(shù)量GPU卡，誰便宜、誰性價比更高，就最好選擇
誤區(qū)3：CPU核數(shù)，頻率不重要，把錢砸到GPU上就行
誤區(qū)4：硬盤和內存不重要，最重要的是GPU卡越多越好
…
困惑1: 上述反饋是什么原因造成的？
困惑2：市場誰家能給出更好的配置架構

問題來了，深度學習需要什么樣的硬件配置才是最合理，最高效的

 
（二）深度學習硬件架構分析

首先一定從深度學習計算過程分析開始



 
上述圖示，深度神經網絡計算大致流程，下面通過深度神經網絡計算環(huán)節(jié)，分析核心硬件配置理想要求

常見計算機硬件配置上的低級錯誤：
1．為了省錢，硬盤用普通PC硬盤，壽命短，帶寬低，或數(shù)量不夠，
2． 為了節(jié)省，CPU用的最多的是Xeon E5 2620v（8核2.1GHz），頻率太低，數(shù)據(jù)預處理太慢，成為整個計算的最大瓶頸，
3．為了把錢用到“刀刃上”—盡可能多配GPU卡，但是總顯存比內存容量大，不合理，或者CPU核數(shù)低于GPU卡數(shù)，這些都會造成計算過程資源耗盡，數(shù)據(jù)來回從虛擬內存導入，計算變慢 #p#page_title#e#

（三）深度學習計算機、工作站最理想的硬件配置推薦

針對上述深度學習計算過程、低級配置錯誤分析，深度學習最合理硬件配置架構，保證整個機器是一臺理想化異構超算系統(tǒng)，完美強大高效還靜音

 UltraLAB GXi/M圖靈計算工作站是西安坤隆計算機公司2017年上半年推出的、目前市場上一款集多GPU超算、超高頻率處理器、海量存儲于一體、基于辦公靜音環(huán)境、應用于深度學習(機器學習、人工智能)的AI超級計算機系統(tǒng)。

和市面上深度學習計算機系統(tǒng)相比，顯著優(yōu)勢：

•  擁有超高CPU頻率，大幅加速深度學習預處理過程
• 支持最大4塊（GX360i）/7塊(GX480M)/9塊（GX610M）GPU卡，單精度浮點100Tflops
• 擁有最大16個硬盤位，容量160TB，
• 完全處于辦公環(huán)境（靜音級）、不在被噪音所困擾
• 不需要專門的機房，不占過多空間，維護成本極低
• 完美的硬件配置和專業(yè)優(yōu)化加速技術，保證整個機器系統(tǒng)高速高效運轉

3.1 圖靈計算工作站技術規(guī)格

3.2深度學習工作站硬件配置參考

（1）    GX360i機型配置參考（超值型）


 

該機型特點：支持4塊GPU卡，CPU頻率高達5GHz，整體配置均衡無死角，滿足深度學習訓練硬件配置要求

備注：含23”高清圖顯


（2）    GX480M、GX610M機型配置參考（高性能型）

 



該機型特點：支持最大到7塊（GX480M）或9塊（GX610M）GPU卡，CPU的頻率和核數(shù)達到最大均衡，每個環(huán)節(jié)保證達到最高性能，整體配置均衡無死角，滿足深度學習訓練對配置的要求

備注：含23”高清圖顯


總結
UltraLAB GXi/M是一款靜音級、真正高性能GPU超算的深度學習訓練計算機，比市面上的機器，更安靜，性能更強大，適合科研、研究部門在安靜的辦公環(huán)境下運行。

此外，該機型用途極廣，擴展能力強， 調整配置后，可為電磁仿真計算（CST）、量子化學/分子動力學計算（VASP、AMBER等）、超大屏拼接（8X9=72路視頻拼接合成）、視頻剪輯合成、指紋識別等應用，提供強悍的計算、圖形生成能力

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