自動駕駛、智(zhi)能(neng)機器(qi)人、新材料(liao)發現(xian)、醫(yi)藥(yao)科學、醫(yi)學影像分析……人工智(zhi)能(neng)時代的科學研(yan)究極度依賴(lai)算(suan)力支持(chi)。

提供算力的硬(ying)件芯片廠商中，首屈一指(zhi)當屬英偉達。如果不說(shuo)幾句GPU和英偉達，都不好(hao)意思(si)跟別人(ren)說(shuo)自(zi)己是(shi)做人(ren)工智能的，而在人(ren)工智能領(ling)域，獲得(de)英偉達的相(xiang)關(guan)認證，也是(shi)業界備受矚目的事情(qing)，這代(dai)表了行業上游對技術、架構、賽道的肯(ken)定。

什么是深度學習?

在人工(gong)智能領域，機(ji)器學(xue)習(xi)是其中的一(yi)個技術流派(pai)，通過從已知樣(yang)本中提煉規律來獲得(de)判斷未知樣(yang)本的智能;深度(du)學(xue)習(xi)則是機(ji)器學(xue)習(xi)的一(yi)種，它(ta)所學(xue)習(xi)出來的模型是深度(du)神(shen)經網絡。

深度學習(xi)是(shi)一(yi)種特殊的(de)(de)(de)機器學習(xi)，在語音和(he)圖像(xiang)識別方面(mian)取得的(de)(de)(de)效(xiao)果，遠遠超(chao)過(guo)先前相關技術。它(ta)通過(guo)學習(xi)將世界表示為嵌套的(de)(de)(de)概(gai)念(nian)(nian)層次結構來(lai)實現強大的(de)(de)(de)功能(neng)和(he)靈活性，每個概(gai)念(nian)(nian)都是(shi)根據更(geng)簡單的(de)(de)(de)概(gai)念(nian)(nian)進行定義的(de)(de)(de)，而更(geng)抽(chou)象的(de)(de)(de)表示則用不那么抽(chou)象的(de)(de)(de)概(gai)念(nian)(nian)計算出來(lai)。

深(shen)度學習(xi)算法(fa)分「訓(xun)練」和(he)「推理」兩個(ge)過(guo)程(cheng)。簡單來講(jiang)，人(ren)工智能(neng)需(xu)要以大(da)數據為基礎，通過(guo)「訓(xun)練」得到(dao)各種(zhong)參數(也就是模(mo)型)，然后把(ba)模(mo)型傳遞給(gei)「推理」部分，得到(dao)最終結果。

CPU和GPU

無論(lun)是CPU還是GPU，在進(jin)行計(ji)(ji)算(suan)(suan)時，都需要(yao)用(yong)核(he)心(Core)來做算(suan)(suan)術邏(luo)輯(ji)運算(suan)(suan)，比如(ru)加減乘。核(he)心中有(you)ALU(邏(luo)輯(ji)運算(suan)(suan)單元)和寄(ji)存(cun)器等(deng)電路。在進(jin)行計(ji)(ji)算(suan)(suan)時，一個(ge)核(he)心只能順序(xu)執行某項任務。所以為(wei)了(le)同時并行地處(chu)理(li)更多任務，芯片公司開發出了(le)多核(he)架構，只要(yao)相互之(zhi)間(jian)(jian)沒有(you)依賴，每個(ge)核(he)心做自己的(de)事情，多核(he)之(zhi)間(jian)(jian)互不干擾，就可以達到并行計(ji)(ji)算(suan)(suan)的(de)效果(guo)，極大縮短計(ji)(ji)算(suan)(suan)時間(jian)(jian)。

GPU與深度學習

與(yu)大多機器學(xue)習算法(fa)一樣(yang)，深度學(xue)習依賴(lai)于數學(xue)和統計(ji)學(xue)計(ji)算。人工神經(jing)網絡(ANN)，卷積神經(jing)網絡(CNN)和循環神經(jing)網絡(RNN)是一些現代深度學(xue)習的實(shi)現。

這些算(suan)法都有以下基本運算(suan)：

矩(ju)陣(zhen)相(xiang)乘：所(suo)有的(de)深(shen)度學習模型中都包(bao)括這(zhe)一(yi)運算，計算十(shi)分密集。

卷積：也是深度(du)學習中常用的運算，占用了模型中大部分的浮點(dian)運算。上節中提到，GPU在進行圖像渲染時(shi)間需要處理每秒大量的矩陣乘法運算，

下圖是一個(ge)簡(jian)單直觀的例(li)子：將一幅(fu)圖像(xiang)倒(dao)置，在我們肉眼(yan)看(kan)來是一幅(fu)連續的圖形，在GPU看(kan)來實際上是由多個(ge)離(li)散(san)的像(xiang)素(su)組成(cheng)，將圖像(xiang)倒(dao)置實際上對每個(ge)像(xiang)素(su)做(zuo)矩陣(zhen)乘法。

當然這(zhe)(zhe)只是一個簡(jian)單的(de)例子，實(shi)際上的(de)3D渲染處理的(de)數(shu)據比這(zhe)(zhe)更多(duo)也更加復雜(za)。

深(shen)度學習(xi)同樣需要(yao)并行處理，因為神經網絡是(shi)一種典(dian)型的(de)(de)并行結構，每個節(jie)點(dian)的(de)(de)計算(suan)簡單且獨立(li)，但是(shi)數據(ju)龐大(da)，通常深(shen)度學習(xi)的(de)(de)模型需要(yao)幾百億甚(shen)至幾萬億的(de)(de)矩陣運算(suan)。

韓國GPU服務器如何選擇合適的?

韓國GPU服務器Ⅰ型

CPU E5-2450L*2

內存 32GB

硬盤(pan) 250G 固(gu)態硬盤(pan)

顯卡 GT 710 2G顯存

IP 獨立IP

帶寬 10M

機房 韓國機房

韓國GPU服(fu)務器Ⅱ型

CPU E5-2630V3*2

內存 32GB

硬盤(pan) 250G 固態(tai)硬盤(pan)

顯卡 GT 1030 2G顯存

IP 獨立IP

帶寬 10M

機房 韓國機房

韓國GPU服(fu)務器(qi)Ⅲ型

CPU E5-2660V3*2

內存 32GB

硬盤(pan) 250G 固態硬盤(pan)

顯卡 GT 1030 2G顯存

IP 獨立IP

帶寬 10M

機房 韓國機房

縱橫數據專業提供GPU服務器租用，廈門GPU服務器租用、泉州GPU服務器租用、成都GPU服務器租用、江西GPU服務器租用、香港GPU服務器租用、美國GPU服務器租用、韓國GPU服務器租用、新加坡GPU服務器租用等，有需要的朋友可以(yi)咨詢我們(men)，官網：//66moju.cn/，QQ：3494196421，微信：19906048603。