现在因为国产自主安全的需要,国产化替代兴起,我们单位也在做国产化替代,去年年底先部署在一个非核心业务上,目前看起来很稳定,今年下半年大批量替换成CNware,明年实现全部国产化。之所以选择CNware是因为部署简单,自带的虚拟化管理平台还能纳管现有的VMware, *** 作习惯也差不多,安全策略比较多。
另外我同时考察了联想、华为、华三、曙光、宝德的,总体来讲,性能这块云宏的CNware是最稳定的。
纯手打,给个最佳啊!
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。
上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商,专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器,建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点:
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。
上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发,根据TensorFlow,Pytorch,Caffe,Keras,Theano等软件计算特征,向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置,欢迎查阅,谢谢。
拥有高性能计算领域优秀的专业工程师团队,具有 10 年以上高性能计算 行业技术支持经验,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。在深度学习、量化计算、分子动力学、生物信 息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密 码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域积累了深厚的技术功 底,和熟练的技术支持能力。提供 Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran 等软件的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
亿万克政务云通过统一标准不仅有利于各个政务云之间的互连互通,避免产生“信息孤岛”,也有利于避免重复建设,节约建设资金。随着5G、AI、车联网、工业物联网等新兴技术的持续落地,亿万克将持续走在创新第一线,不断为客户提供更加优质服务,为国家信息安全和新型数据中心建设保驾护航,助力国家碳中和碳达峰步入新篇章。亿万克服务器产品线丰富,覆盖面广,可覆盖更多应用场景,为各规模、类型的企事业单位提供最恰当的解决方案。真正做到了,自主研发、能力内化、安全可信、安全可控。工业上用得最多的是 FTS-501、FTS-516B、FTS-502-C、FTS-532-32MD、FTS-504B、FTS-508B等等这些型号吧。
至于厂家有几个老品牌:北亿纤通、MOXA、F-tone Networks、罗杰康、西门子、研华等等,这些在行内都是品质比较好的品牌了。相比之下其中北亿纤通、烽火、F-tone Networks、瑞斯品质好,同时性价比也很高。
串口服务器的作用:串口服务器提供串口转网络功能,能够将RS-232/485/422串口转换成TCP/IP网络接口,实现RS-232/485/422串口与TCP/IP网络接口的数据双向透明传输。使得串口设备能够立即具备TCP/IP网络接口功能,连接网络进行数据通信,极大的扩展串口设备的通信距离。
亿万克是研祥高科技控股集团旗下的全资子公司。研祥集团作为中国企业500强,持续运营30年。研祥集团全球49个分支机构,三个国家级创新平台,一直致力于技术创新引领行业发展。 拥有1100多项授权专利,1300项非专利核心技术。感兴趣请点击此处,了解一下。
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