千年跨不過的深度學習障礙，都被這款學習機治好了

2018-5-31

    AI 超級計算一直是在大型數據中心或者云計算平臺上，這對那些需要在大規模訓練前開發和測試深度神經網絡的實驗造成了諸多的限制。

    今天我們來點刺激的，

    看完你會知道，

    深度學習實驗，

    以及讓人工智能觸手可及，

    竟然可以同時發生。

    DEVTOP AIX7970

    容天產品開發團隊借助于 NVIDIA Quadro GV100 打造

    內置 4 塊 GV100

    =400 個 CPU 的計算能力

    所需功耗不足其 1/30

    總計 60 TFLOPS 單精度，

    2560 顆 NVIDIA 專門開發，

    用于深度學習的 Tensor 核心。

    高達 440 TFlops 的計算能力，

    充分證明了它出色的深度學習和分析能力。

    全機風冷循環系統，實現低噪聲運行，

    可以說是專為辦公室等安靜場所設計了。

    同時，AIX7970，

    還預裝了容天自主研發的人工智能大數據平臺，

    RT-Brain。

    可以讓數據科學家和 AI 研發人員，

    更高效、便捷的完成深度學習操作。

    RT-Brain 里內置 Caffe，Tensorflow，Theano，Digits 等諸多編譯好的深度學習框架，并充分利用 NVIDIA Tensor 核心，打破了諸多限制，因為在過去，硬件以及軟件的購置、集成、測試都要耗費大量的時間，優化框架、庫、驅動程序需要掌握許多專業知識。這些用于在軟件集成工程上浪費的時間完全可以用于深度學習的實驗。

    AIX7970，是時候展現你真正的技術了

    DEVTOP AIX7970 內置 Quadro GV100 ，具有 32GB 內存，且可借助 NVIDIA NVLink 2 互聯技術，通過并聯兩塊 Quadro GPU 擴展至 64GB，在所有適用于此類應用的平臺中其性能最高。在性能方面，GV100 基于 NVIDIA Volta GPU 架構，可提供每秒 7.4 萬億次浮點運算的雙精度性能、每秒 14.8 萬億次浮點運算的單精度性能、以及每秒 118.5 萬億次浮點運算的深度學習性能。NVIDIA RTX 內置的 NVIDIA OptiX AI-denoiser 可實現實時的 AI 去噪，其性能相當于采用 CPU 時的 100 倍。

    960 GB 固態硬盤 M.2，

    數據傳輸的速度比你花錢的速度還快。

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    每當你想靜靜的時候，

    不要懷疑它就靜靜地在你桌邊。

    內置雙口萬兆網卡，

    網絡環境更優越，

    別人連不上的網你都連的上。

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    外表出眾內涵更豐富，

    內置容天人工智能大數據平臺單機版，

    包含深度學習框架Caffe，和Tensorflow等，

    以優化現有的框架，

    從而實現最佳性能。

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    那么，問題來了，

    究竟什么是 RT-Brain 人工智能大數據平臺呢？

    RT-Brain 包含多種特性，包含目前流行的深度學習框架，其中包含 Caffe，Tensorflow，Digits，Fasterrcnn 等，操作過程全程由一個前端的 WEB 頁面構成，每一條運行深度學習框架的命令都為前端 WEB 頁面的一個按鈕，操作簡易，方便。另外資源管理方面采用資源池的管理形式，有管理員統一調度，保證數據安全性。

    RT-Brain 平臺基于 NVIDIA Docker 提供動力支持的容器技術構建，其中包含可定制化開發功能，可由用戶提供自己的算法或者框架集成在 RT-Brain 平臺中，方便后期調用、部署任務。若后續有云端大數據任務，RT-Brain 訓練出的模型可以通過容器的方式無縫移植到云端上，無需進行任何修改和操作。

    同時，RT-Brain 可一鍵部署，操作過程簡單，可快速入門，算法模型包含 LeNet、AlexNet、 GoogleNet 三種標準卷積神經網絡。它擁有對應優化模塊，優化模型算法，提升深度學習訓練的性能。

    最后來打個總結，

    來看看 AIX7970 軟硬件配置

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    如果你想改變你的學習速度，

    DEVTOP AIX7970 絕對是不錯的選擇。

    如果你對我們的產品感興趣，

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