關鍵詞：深度學習；卷積神經網絡；深度學習伺服器；液冷工作站；藍海大腦；液冷散熱；算力；資料存儲
前言：随着生命科學、航空遙感、遙感測繪、地質勘探的快速發展，深度學習的發展越來越被人所關注。相信大家對深度學習一詞并不陌生，如今深度學習發展已經曆經很多年。現在的相關算法已經是二三十年前的理論，或者說相關數學算法和模型都沒有太大變化。為什麼到最近幾年，深度學習才真正火起來。因為在這個時間段，計算能力達到了和深度學習理論對應的水準。
深度學習計算配置要求
一、資料存儲要求
做深度學習首先需要一個好的存儲系統，将曆史資料儲存起來
主要任務:曆史資料存儲，如:文字、圖像、聲音、視訊、資料庫等。。。
性能要求:
- 資料容量:提供足夠高的存儲能力
- 讀寫帶寬:多硬碟并行讀寫架構提高資料讀寫帶寬
- 接口:高帶寬，同時延遲低
CPU要求
- 資料從存儲系統調入到記憶體的解壓計算
- GPU計算前的資料預處理
- 運作在代碼中寫入并讀取變量執行指令，如函數調用啟動在GPU上函數調用，建立小批量資料啟動到GPU的資料傳輸
- GPU多卡并行計算前，每個核負責一塊卡的所需要的資料并行切分處理和控制
- 求解後資料儲存前的壓縮計算
上述每一類操作基本都是單核計算模式，如果要加速這些過程，唯有提升CPU 頻率
三、GPU要求
主要任務：承擔深度學習的資料模組化計算、運作複雜算法
四、記憶體要求
主要任務：存放預處理的資料，待GPU讀取處理、運作複雜算法
深度學習訓練平台現狀
深度神經網絡計算資料模型繁多，結構複雜，主流模型含幾十個隐含層，每層都有成千上萬級的神經元，整個網絡更多，其計算量巨大。
市場上用于深度學習的訓練計算機大緻情況如下：
伺服器/工作站
- 普遍存在噪音大
- 無法放置與辦公環境，必須放到專門的機房
- 維修成本高
- 資料存儲帶寬、延遲、容量也不盡如意
- 能源消耗大
- 傳統的風冷散熱模式
分布式叢集架構
性能強大，但是開發成本太高，是大多數科研機關無法承受
那麼問題來了，市場上是否有一個理想産品，彌補上述缺陷，讓更多機關都能用的起超級人工智能深度學習伺服器。
深度學習伺服器怎麼選？
簡單來說，如果你是短期使用GPU伺服器，建議您直接選擇雲伺服器就可以。當然如果長期使用的話還是選擇帶顯示卡的硬體伺服器，綜合性能也比較好。與傳統的伺服器相比，GPU伺服器主要服務于以海量資料為特征的高性能計算。
藍海大腦深度學習伺服器是面向開發者的一站式AI平台，為機器學習與深度學習提供海量資料預處理及互動式智能标注、大規模分布式訓練、自動化模型生成，及端-便-雲模型按需部署能力，幫助使用者快速建立和部署模型，管理全周期AI工作流。
其深度學習GPU伺服器采用四塊 NVIDIA Tesla® V100 GPU。其深度學習性能達 500 萬億次浮點運算 (TFLOPS)，堪比數百台傳統伺服器。并以 NVIDIA NVLink™ 技術為基礎打造出體積輕便的深度學習伺服器。采用水冷卻系統，靜音運作，可安置于桌下。它還利用相同的深度學習軟體堆棧為所有解決方案提供動力支援，這樣開發者和研究人員就可以試驗和調整其模型，快速疊代，輕松地在資料中心的 DGX 上部署工作，以進行大規模的生産訓練。
一、産品優勢
開箱即用
- 預安裝AI開發環境、底層軟體庫、開發架構，2小時開箱即用自動生成模式
- 參數自動調優，模型一鍵部署
極緻性能
- 位于标準架構和程式設計環境之上，提供經過優化的AI環境極緻性能排程算
- 提升資源使用率
內建管理
易用界面，擺脫低效的指令型操作方式
二、産品架構
三、客戶收益
首先幫助深度學習的研發人員更快的訓練出成熟的模型；其次，使用者可以根據需求選擇不同的平台，深度學習研發人員需要在算法、統計方面精益求精，都需要一個生态環境的支援，GPU 已經建構了 CUDA、cuDNN 及 DIGITS 等工具，支援硬體相容，GPU 高性能解決方案讓研發人員能夠排除意外幹擾，專注于深度學習的研究項目中。