1、从技术方面来讲:云服务器使用了云计算技术,而云计算技术,整合了计算、网络、存储等各种软件和硬件技术。独立服务器,就是独立的了,不会整合这些资源。
2、从安全性方面来讲:云服务器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗,快照备份,数据永久不丢失。而独立服务器则不具有这方面的功能;
3、从可靠性来讲:云服务器是基于服务器集群的,因此硬件冗余度较高,故障率低;而独立服务器则相对来说硬件冗余较少,故障率较高;
4、从灵活性方面来讲:用户可以在线实时增加自己的配置,可扩展空间较大;而独立服务器则有这方面的局限性,如果有新的应用,只能再买一台了。
5、从性能的角度来看:云服务器是同等配置独立服务器计算能力的4倍,可满足高性能计算的要求;
6、从稳定性上看,云服务器可以故障自动迁移,意思是如果一台云服务器出现故障,其上面的应用就自动迁移到其他云服务器上了。独立服务器就不存在这功能了,宕了就宕了。
7、从节能上看,云服务器基于云计算的自动迁移技术,意即夜间,物理服务器的利用率不高,自动迁移技术会把应用集中到几台物理服务器上,其他的物理服务器就可以休眠了,这样就节能了。
高性能服务器集群
生物信息高性能计算集群,节点处理器主频24GHz,物理核心总数736个,内存总容量3200GB;具备集群基础软件环境、应用开发环境、生物信息软件环境。
高性能服务器
每秒15000亿次,160核CPU,640G内存,30T硬盘存储。感兴趣的话点击此处,了解一下
深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种,科学计算服务器主要用于科学研究,是高性能计算机的一种,介于一般服务器与超级计算机之间。目前,科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右,风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌,多年来一直紧跟科学发展,密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展,结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器,提供专业的售前、售中和售后服务,以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
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1深度学习需要大量的并行计算资源,而且动辄计算几天甚至数周,而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡(GPU)恰好适合这种工作,提供几十上百倍的加速,性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务,所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构,使用GPU完成训练任务。
2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月(取决于数据规模和深度学习网络模型),需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。
3独立的深度学习工作站(服务器)可以方便实现实验室计算资源共享,多用户可以在个人电脑编写程序,远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源,减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
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