1、举个例子,云服务器配置:vCPU为16核、内存为2G、50GSSD硬盘、带宽2M、宽频线路、月租55 ,一年的价格是550元 。有的IDC公司家的月付,季付,年付,价格是不同的 。
有啊,蓝海大脑的就可以。其水冷工作站具有高性能,高密度、扩展性强等特点。
支持Intel 59xx和6字头的i7处理器。不喜欢这块板子的也可以试试rampage v edition 10,或者rampage v extreme。可能也有便宜的板子支持4 GPU,不过你要特别关注PCIe 0插槽的数量和布局:一块显卡通常会占据2个口的位置。
看你的需求了,如果想跑大一点的神经 *** (e.g. AlexNet),更好是用GTX 770或更好的Titan, K40等GPU。如果只是MNIST上跑着玩一般的卡就可以。对CPU没有太多要求。
主要任务:承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。传统架构:提供1~8块GPU。内存要求 至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作,但是,你或许需要一步步转移数据。
1、做深度学习需要一定的计算资源,比如,需要大量进行矩阵乘法的运算,因此,需要具备较高的计算速度和较强的浮点数运算能力的CPU。
2、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。
3、很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样,就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。
4、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。
5、深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:深度学习的电脑配置要求:数据存储要求 在一些深度学习案例中,数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统,将历史资料保存起来。