聯(lián)泰集群水晶系列產(chǎn)品發(fā)布，震撼來襲！

作者：佚名 2019-12-27 09:53:13

云計算 發(fā)布會現(xiàn)場首先由拓總和張教授共同為水晶系列工作站揭幕，工作站產(chǎn)品在會場進行了點亮，完全不會影響發(fā)布會的正常進行，真正檢驗了工作站的靜音屬性，當?shù)弥Чぷ髡咎幱邳c亮狀態(tài)，在場的嘉賓紛紛側(cè)目旁邊的展臺，完全沒有察覺到如傳統(tǒng)工作站的噪音存在。

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北京時間2019年12月26日下午14點30分，聯(lián)泰集群在北京正式發(fā)布了水晶系列工作站產(chǎn)品，本次“水晶工作站產(chǎn)品發(fā)布會”暨“聯(lián)泰集群高性能計算解決方案研討會”由英特爾?中國獨家贊助，產(chǎn)品在提供強悍高算力的同時，又能保證溫婉低噪的靜音，剛?cè)岵?/p>

現(xiàn)場請到了英特爾中國數(shù)據(jù)中心技術(shù)售前經(jīng)理——拓慶國先生，帶來最新的英特爾CPU架構(gòu)和傲騰?技術(shù)加持的傲騰?增強型SSD講解，以及清華大學——張宇飛教授使用聯(lián)泰集群產(chǎn)品在科研方面的精彩案例分享。

發(fā)布會現(xiàn)場首先由拓總和張教授共同為水晶系列工作站揭幕，工作站產(chǎn)品在會場進行了點亮，完全不會影響發(fā)布會的正常進行，真正檢驗了工作站的靜音屬性，當?shù)弥Чぷ髡咎幱邳c亮狀態(tài)，在場的嘉賓紛紛側(cè)目旁邊的展臺，完全沒有察覺到如傳統(tǒng)工作站的噪音存在。

之后由聯(lián)泰集群硬件產(chǎn)品技術(shù)中心總監(jiān)——劉振鋒、軟件產(chǎn)品技術(shù)中心總監(jiān)——孫建軍、硬件產(chǎn)品技術(shù)中心工程師——肖學文分別從應(yīng)用方向、水晶工作站一體化軟件平臺及水晶系列產(chǎn)品硬件方面對本系列產(chǎn)品進行了詳細的介紹。

入門級深度學習工作站W(wǎng)5232

在討論這個問題之前我們需要理解為什么深度學習需要使用專業(yè)的工作站？

1. 深度學習需要大量的并行計算資源，而且動輒計算幾天甚至數(shù)周，而顯卡（GPU)恰好適合這種工作，提供幾十上百倍的加速，性能強勁的GPU能在幾個小時內(nèi)完成原本CPU需要數(shù)月完成的任務(wù)，所以目前深度學習乃至于機器學習領(lǐng)域已經(jīng)全面轉(zhuǎn)向GPU架構(gòu)，使用GPU完成訓練任務(wù)

2. 如今即使使用GPU的深度學習任務(wù)也要持續(xù)數(shù)天乃至數(shù)月（取決于數(shù)據(jù)規(guī)模和深度學習網(wǎng)絡(luò)模型），需要使用單獨的設(shè)備保障保證訓練任務(wù)能夠7x24小時長期穩(wěn)定運行。

3.  獨立的深度學習工作站（服務(wù)器）可以方便實現(xiàn)實驗室計算資源共享，多用戶可以在個人電腦編寫程序，遠程訪問到深度學習服務(wù)器上排隊使用計算資源，減少購買設(shè)備的開支并且避免了在本地計算機配置復雜的軟件環(huán)境。

深度學習工作站配置要求

深度學習任務(wù)對計算機的性能要求較高，各硬件主要完成以下操作。

上述圖示，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算大致流程，下面通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算環(huán)節(jié)，分析核心硬件配置理想要求

CPU:因為主要使用顯卡進行cuda計算，因此對CPU的要求并不是很高，頻率越高、線程數(shù)越多越好，一般最低要求cpu核心數(shù)大于顯卡個數(shù)。其中一個制約因素：cpu的最大PCI-E 通道數(shù)。每張顯卡占用16條pcie通道才能達到最大性能，而單cpu最大支持48條pcie，也就是最多3條PCI-E x16接口， 但是受限主板的大小，只有選用專業(yè)的工作站板子才能充分發(fā)揮GPU卡的性能，而聯(lián)泰的W5232工作站就是一個很好的選擇。采用專用的雙路工作站，不僅提升了CPU的處理能力，也能通過使用兩張GPU卡來增加訓練能力。

GPU卡：深度學習需要較強性能的顯卡進行復雜的單精度運算,通常神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量顯存和內(nèi)存資源，因此需要8GB以上顯存才能運行大規(guī)模的深度卷積網(wǎng)絡(luò)，執(zhí)行計算機視覺任務(wù)，一般選擇GTX1070以上配置。應(yīng)該購買具有較大顯存的顯卡。下面給出2080ti、2080、2070、1080ti、1070、1060、Titan X、Titan V的幾項指標的對比：

TFLOPS（teraFLOPS FLoating-point Operations Per Second每秒浮點運算次數(shù)）單精度也就是運算性能，決定了運算速度，首選1080ti、2080ti、Titan V,不過性能最強的titan V的價格是2080ti的三倍

VRAM （顯存）:顯存大小決定了我們的網(wǎng)絡(luò)模型能不能執(zhí)行，大型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會使用超過8G以上的顯存，因此購買具有大顯存的顯卡才能夠保證大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠順利執(zhí)行。聯(lián)泰的W5232工作站就是這種入門級深度學習的工作站，采用的是兩顆二代Intel至強可擴展處理器，并且配備了64GB的內(nèi)存，支持2張GPU加速卡，480G的SSD作為系統(tǒng)盤，4T的SATA盤作為數(shù)據(jù)盤，所以整個工作站的很高的，非常適合入門級深度學習。

當然這款工作站配置那么高，也可進行其他的一些圖像高分辨率，高清晰度的圖像的輸出，像再醫(yī)院里面很多的各種CT等圖片都是通過這種工作站進行掃描分辨出來的，特別是對于患者這種生理結(jié)構(gòu)圖的處理需要更加清晰的圖像，因此需要更加強勁的圖形處理能力。當然對于一些醫(yī)療行業(yè)里面的關(guān)于生命科學的基本的計算工作也是可以勝任的。

今后，聯(lián)泰集群還將繼續(xù)推出更多更新的產(chǎn)品，讓我們一起感受科技前沿和創(chuàng)新變化。

 

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