企業虛拟化、自動推理、深度學習、高性能計算

PR4908P 适用于(yú)目前主流的(de) 32 位及 64 位 HPC 應用，主要(yào / yāo)針對生物信息 學、計算化學、計算金融、計算流體力學、計算結構學、數據科學、安防監控、電子(zǐ)設計自動化、感覺與計算機視覺、機器學習、醫學成像、數值分析、天氣 與氣候等傳統高性能計算(HPC)領域的(de)應用

作爲(wéi / wèi)新興的(de)應用領域，深度學習(Deep Learning)是(shì)近年來(lái)機器學習的(de) 熱點，在(zài)圖像識别、語音識别等領域取得了(le／liǎo)突破性進展，其應用模式采用大(dà)數 據+深度神經網絡模型相結合，以(yǐ) GPU 集群方式對數據或深度網絡模型進行并 行化，加速程序執行效率。

利用 GPU 來(lái)加速深度學習，訓練深度學習網絡，可 以(yǐ)充分發揮 GPU 數以(yǐ)千計計算核心的(de)高效并行計算能力，在(zài)使用海量數據訓練數據場景下，所耗費 時(shí)間大(dà)幅縮短，占用的(de)服務器也(yě)更少。采用 GPU 集群作爲(wéi / wèi)基礎架構搭建深度學習/機器學習平台， 已成爲(wéi / wèi)目前該領域首選解決方案，并廣泛應用于(yú)互聯網行業。

GPU 在(zài)高性能計算領域的(de)使用，使得 CPU 不(bù)再是(shì)計算芯片的(de)唯一(yī / yì ／yí)選擇。與 CPU 相比，GPU 具有更強大(dà)的(de)計算能力(目前 NVIDIA 最新 V100 具有 5120 個(gè) CUDA 核心，640 個(gè) Tensor 核心)， 任務處理模式更爲(wéi / wèi)簡單，逐漸應用于(yú)高性能計算的(de)各領域，助力行業快速發展。GPU 以(yǐ)其強大(dà)的(de)計 算能力，吸引用戶采用 GPU 加速應用程序的(de)執行效率，同時(shí) GPU 還具有成本低、性能高、功耗小等優勢，降低用戶的(de)整體擁有成本。

1、商湯科技

2、今日頭條

3、廈門大(dà)學化工院