地表最强深度学习训练平台~UltraLAB GPU硬件选型

目录
1 深度学习训练平台与理想计算架构
2 深度神经网络计算特点与硬件配置分析
3 UltraLAB GXM图灵工作站与配置推荐

（一）深度学习训练平台现状与完美计算架构

深度神经网络（DNN）计算数据模型繁多，结构复杂，主流模型含几十个隐含层，每层都在上千上万级的神经元，整个网络更多，其计算量巨大，

市场上用于深度学习的训练计算机大致情况，
（1）服务器/工作站（支持2、4、8块GPU架构）：普遍存在噪音大，无法放置于办公环境，必须放到专门的机房，维护成本高，另外数据存储带宽、延迟、容量也不尽如意
（2）分布式集群架构：性能强大，但是开发成本太高，是大多数科研单位无法承受

那么问题来了，市场上是否有一个理想产品，弥补上述缺陷，让更多单位都能用的起~人工智能AI超级异构计算机

UltraLAB GXM图灵计算工作站是西安坤隆计算机公司2017年上半年推出的、目前市场上一款集GPU超算、海量存储于一体、基于办公静音环境、应用于深度学习(机器学习、人工智能)的AI超级计算机系统。

和市面上深度学习计算机系统相比，显著优势：

• 完全处于办公环境（静音级）、不在被噪音所困扰
• 配备基于PCIe总线的海量高速并行存储（最大容量180TB），延迟低，支持最大15个并行读，硬盘io性能大幅提升，性能和管理远超传统的DAS/NAS存储系统
• 配备超级强大的计算能力，最大10个GPU卡，3.82万计算核，单精度浮点120Tflops
• 不需要专门的机房，不占过多空间，维护成本极低
• 不需要作业调度系统，管理难度大幅降低