深度学习大热!浪潮发布Tesla GPU加速服务器

来源:天极网  作者:江继超
2015/3/2 9:58:53
近日,中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上,正式发布了基于NVIDIA® Tesla® GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器,这是一款密集型高度并行计算服务器,主要面向人工智能、深度学习等应用。

近日,中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上,正式发布了基于NVIDIA® Tesla® GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器,这是一款密集型高度并行计算服务器,主要面向人工智能、深度学习等应用。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作,浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个Tesla® GPU 加速器,实现“CPU+协处理器”协同计算加速,合理分配计算资源,充分释放计算能力,在并行计算方面有绝佳的表现,以高效、低耗、可靠、智能的特性,满足深度学习和人工智能等应用。此外,该产品还融合了广泛使用的NVIDIA® CUDA®并行计算平台以及cuDNN GPU加速库,最大效能发挥了GPU的强大处理性能,另外还能够完美支持Caffe、Torch等业界广泛使用的深度学习计算框架。

NVIDIA® Tesla®加速计算平台是加速大数据分析与科学计算的领先平台。 该平台把全球最快的 GPU 加速器与广泛使用的 CUDA® 并行计算模型结合在一起, 凭借先进的系统管理特性、加速的通信技术以及流行基础架构管理软件的支持,可为高性能计算专业人士提供所需的工具,使其能够在数据中心轻松地打造、测试和部署加速的应用。

目前,GPU 加速器已经在高性能计算和超级计算行业中成为主流,而深度学习、人工智能领域则是GPU充分发挥优势的又一热点方向。凭借Tesla® GPU 突破性的性能和更大的内存容量,企业用户可以快速地处理大数据分析应用所产生的海量数据,数据科学家利用Tesla®加速器可以轻松处理多达拍字节 (Petabytes) 的数据,而且速度比使用 CPU 时快 10 倍。 对计算科学家来说,Tesla 加速器可提供所需的处理动力,能够以前所未有的速度运行更大型的模拟。

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责编:李玉琴
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