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深度研习GPU作事站效劳器硬件装备计划

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  (1)服务器/工作站(支持2、4、8块GPU架构):普遍存在噪音大,无法放置于办公环境,必须放到专门的机房,维护成本高,另外数据存储带宽、延迟、容量也不尽如意。

  (2)分布式集群架构:性能强大,但是开发成本太高(太贵),是大多数科研单位及个人无法承受。

  (3)组装电脑:这类特点是价格便宜,但是在散热和功率方面依然是普通家用/游戏电脑标准,稳定性巨差。

  (4)大部分GPU计算机(服务器/工作站):重点都放在GPU卡数量上,似乎只要配上足够GPU卡,就可以了。

  然而,机器硬件配置还需要整体均衡,不同的学习框架更需要不同GPU卡去适配。

  上图是不同的DL框架加速效能(NVIDIA GP100为例),不同的框架并不是GPU越多效能就越高。

  搭建一个深度学习系统时,最糟糕的事情之一就是把钱浪费在并非必需的硬件上。

  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。

  缺点:带宽不高,对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大,两台机器之间数据交换),成本还巨高。

  将并行存储直接通过PCIe接口,提供最大16个硬盘的并行读取,数据量大并行读取要求高,无论是总线还是硬盘并行带宽,都得到加大提升,满足海量数据密集I/O请求和计算需要。

  如今深度学习CPU似乎不那么重要了,因为我们都在用GPU,为了能够明智地选择CPU我们首先需要理解CPU,以及它是如何与深度学习相关联的,CPU能为深度学习做什么呢?当你在GPU上跑深度网络时,CPU进行的计算很少,但是CPU仍然需要处理以下事情:

  (3)在代码中写入并读取变量,执行指令如函数调用,创建小批量数据,启动到GPU的数据传输。

  (4)GPU多卡并行计算前,每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。

  (5)增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率,此时唯有提升CPU频率。

  “这是个经常被忽视的问题,但是通常来说,它在整个性能问题中是非常重要的一部分。CPU缓存是容量非常小的直接位于CPU芯片上的存储,物理位置非常接近CPU,能够用来进行高速计算和操作。CPU通常有缓存分级,从小型高速缓存(L1,L2)到低速大型缓存(L3,L4)。作为一个程序员,你可以将它想成一个哈希表,每条数据都是一个键值对(key-value-pair),可以高速的基于特定键进行查找:如果找到,就可以在缓存得值中进行快速读取和写入操作;如果没有找到(被称为缓存未命中),CPU需要等待RAM赶上,之后再从内存进行读值——一个非常缓慢的过程。重复的缓存未命中会导致性能的大幅下降。有效的CPU缓存方案与架构对于CPU性能来说非常关键。深度学习代码部分——如变量与函数调用会从缓存中直接受益。”

  CPU核数:比GPU卡数量大(原则:1核对应1卡,核数要有至少2个冗余)。

  如果你正在构建或升级你的深度学习系统,你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上,收获巨大。

  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。总而言之,如果钱够,而且需要做很多预处理,就不必在内存瓶颈上兜转,浪费时间。

  数据带宽最大化:单Xeon E5v4 4通道内存,双XeonE5v4 8通道内存,内存带宽最大化。

  硬件架构:双Xeon可扩展处理器(最大56核,最高3.8GHz)+最大9块GPU+20盘位并行存

  (2)性能特点:超高频+多GPU+海量高速存储+静音级=最完美强大DL硬件平台。

本站文章于2019-10-18 02:21,互联网采集,如有侵权请发邮件联系我们,我们在第一时间删除。 转载请注明:深度研习GPU作事站效劳器硬件装备计划
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