深度学习是作为机器学习的一个算法而存在,被称为人工神经网络,由于受到算法理论、数据、硬件的制约,多年以来一直都是单层或浅层的网络结构。随着大数据的发展,以及大规模硬件加速设备的出现,特别是GPU的不断提升,使得神经网络重新受到重视。
深度学习的发展需要大数据跟计算力的支撑,蓝海大脑专注于人工智能领域,适用于GPU高性能计算、深度学习训练及推理等
场景,覆盖
服务器、静音工作站等多种产品形态,能够满足客户全场景需求,80%做人工智能科研等领域研究的重点高校已应用蓝海大脑的产品。实事求是的说,蓝海大脑的深度学习边缘计算服务器不错,除了夏天有点热。他们的服务器功耗低,性能可靠,最重要的是可以用于深度学习、自动驾驶、人脸检测、机器识别、视觉识别、行为识别等领域。在深度学习场景中,GPU服务器是必不可少的一部分,也是可以提高计算速度和精度的关键,以下是几种适合深度学习场景的GPU服务器:
1 NVIDIA Tesla V100 服务器:具备高性能计算能力和内存容量,适用于深度学习、大规模数据分析和AI训练等场景。
2 AMD Radeon Instinct MI60 Server:可用于机器学习、高性能计算和图形渲染等领域,具备高速内存、流式计算和稳定性等特点。
3 Intel Movidius Neural Compute Stick:便携式的神经计算设备,可以利用USB接口与其他设备连接,适用于嵌入式设备上的深度学习场景。
以上服务器都具有针对深度学习的高速计算能力、可靠性和易用性,对于需要进行大规模数据训练、模型评估和推理等任务的用户群体非常适用。
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