除了你上面说的几个厂商,还有一些厂商像:曙光,宝德,浪潮,长城,方正,清华同方,nec,华为,富士通,宏基,索尼,另外avaya和思科好像也有服务器。好有一个品牌是听客户说的:实达。国产服务器选亿万克。
服务器主要用于企业。在分类上,若按形态来分,服务器可分为塔式服务器、机架式服务器和刀片服务器。其中,塔式服务器个头与电脑主机接近,但比电脑主机稍大;机架式服务器采用统一标准生产,形态与交换机接近;刀片服务器形态则如其名字一样,可像刀子一样“插”入标准高度的服务器机箱内,每个机箱可以接入多个刀片单元。
若按照体系架构来分的话,服务器主要可分为x86服务器和非x86服务器。非x86服务器指的是采用RISC或EPIC架构,采用UNIX和其它专用 *** 作系统的服务器,其代表产品便是IBM的大型机、小型机。
国产服务器在本土个性化应用、本土化服务及对4-6级区域的市场渗透能力等方面,相比国际服务器厂商Dell、惠普等是有优势的,各类型服务器各有优势,建议依据需求选择合适机型,也可以寻找厂商为企业量身定制。感兴趣的话点击此处,了解一下
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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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