華碩伺服器支持NVIDIA Tesla GPU AI人工智慧解決方案

2020-12-22 電子發燒友

華碩伺服器支持NVIDIA Tesla GPU AI人工智慧解決方案

工程師飛燕 發表於 2018-06-19 10:03:00

華碩宣布旗下GPGPU伺服器、通用伺服器均可支持最新NVIDIA AI人工智慧解決方案(Tesla V100 32GB與Tesla P4);近年來,AI人工智慧演進已持續將資料轉換為有意義的見解、服務及科學突破,推動AI革命的神經網絡規模亦大幅成長。

此次NVIDIA新推出的Tesla V100具備32GB存儲器配置,可提升新一代AI模型深度學習訓練效能達50%,不僅能讓AI開發人員將在更短時間內達成突破性成果,亦相當適合高效能運算(HPC)與大規模HPC部署;另一方面,Tesla P4為全球最快的深度學習推理GPU,可減少10倍推理延遲,以及提供比CPU高出40倍的優異能源效率,如安裝於橫向擴展伺服器上,將能實現兼具智能與互動性的新一代AI服務應用。

憑藉強大的訓練與推理GPU功能,華碩GPGPU伺服器及通用伺服器亦整裝待發,全方位支持Tesla V100 32GB、Tesla P4;其中,ESC8000 G4得支持8張Tesla V100 32GB,搭配可切換的專利拓樸技術,將能執行更大批次的模擬作業;還有可支持4張Tesla V100 32GB或8張Tesla P4的ESC4000 G4;至於RS720-E9,則可支持Tesla P4,其內蘊絕佳的推理能力,能滿足各種AI負載需求,是科學運算及高階研究領域中不可多得的夥伴。

打開APP閱讀更多精彩內容

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容圖片侵權或者其他問題,請聯繫本站作侵刪。 侵權投訴

相關焦點

  • 基於 Kubernetes 的 GPU 類型調度實現
    $ kubectl label nodes node-a accelerator=nvidia-tesla-k80$ kubectl label nodes node-b accelerator=nvidia-tesla-p100此時節點 A 如下:$ kubectl describe node node-aName:
  • NVIDIA BERT 推理解決方案 Faster Transformer 開源了
    NVIDIA BERT推理解決方案Faster Transformer開源了因此,一個高效的 Transformer 前向計算方案,既可以為在線業務帶來降本增效的作用,也有利於以 Transformer 結構為核心的各類網絡在更多實際工業場景中落地。
  • VMware Bitfusion GPU共享技術的應用場景
    解決方案架構針對於以上需求,我們構建了以下架構的IT基礎設施服務:圖1:整體架構圖首先構建基於Bitfusion的GPU共享池。科研人員在虛擬伺服器中執行相關的python代碼,運行在虛擬伺服器中的Bitfusion客戶端會將相關的程序發送到Bitfusion伺服器端執行。當然,如果科研人員希望在虛擬伺服器中使用docker或者Jupyter notebook,也是沒有問題的。
  • 基於VMware Bitfusion的GPU共享技術使用場景討論
    解決方案架構針對於以上需求,我們構建了以下架構的IT基礎設施服務:圖1:整體架構圖首先構建基於Bitfusion的GPU共享池。科研人員在虛擬伺服器中執行相關的python代碼,運行在虛擬伺服器中的Bitfusion客戶端會將相關的程序發送到Bitfusion伺服器端執行。當然,如果科研人員希望在虛擬伺服器中使用docker或者Jupyter notebook,也是沒有問題的。
  • 人工智慧發展趨勢大起底,你對人工智慧有什麼看法呢?
    2017年1月,nvidia發布一款ai軟體驅動平臺rtx系列,將深度學習的底層硬體性能加強到600倍,這也是ai革命完成後最強的商業化平臺。7月,canonical發布了一款canonicaljetsonm4imobileye則發布了一款虛擬機wf1400,把深度學習推上了一個新的臺階。
  • NVIDIA再秀GPU虛擬化解決方案,助力用戶工作流程加速
    昨天,NVIDIA在北京召開溝通會,NVIDIA GPU虛擬化高級解決方案架構師張潔,以及中國區解決方案架構師李浩南詳細介紹了該技術的性能和特點。經過5年多的發展,vGPU從軟硬一體到單純的軟體,從一個只能支持一個明確固定型號的GPU到現支持最新Tesla系列的所有GPU,從對圖形圖像進行支持、解決客戶在使用圖形圖像時的重負載應用時如何在數據中心部署的問題,
  • 在星創雲海上使用超高性價比GPU伺服器跑DFL(DEEPFACELAB)攻略
    在星創雲海上使用超高性價比GPU伺服器跑DFL(DEEPFACELAB)攻略寶藏星創雲海GPU伺服器介紹支持按需和包周期計費模式,即租即用,超高性價比,用過阿里雲,滴滴雲的知道,英偉達P系列顯卡的伺服器至少需要十元,可是星創雲海的價格只需要一瓶水的價錢
  • 浪潮信息新品發布,5款AI伺服器支持全新NVIDIA® A
    在 5 月 14 號發布了 5 款AI伺服器,伺服器可以支持 8 到 16 顆NVIDIA A100 Tensor Core GPU,計算功能能夠達到每秒 4 億億次,帶寬也能達到600GB/S的GPU間P2P。新伺服器全面支持全新NVIDIA® Ampere架構。
  • 華碩伺服器搭建動畫學院集群渲染平臺-華碩 ——快科技(驅動之家旗...
    客戶需求——亟需創新方案 突破渲染速度瓶頸 渲染速度慢是傳統渲染環境下最令動漫創作者頭痛的問題,亦是在本次系統平臺搭建中最急需解決的問題。所謂「渲染」,包括著色和轉換,是三維動畫製作中最耗時費力的過程。
  • 深度學習訓練時 GPU 溫度過高?輸入這幾行命令就能迅速降溫
    具體地址:http://t.cn/RK9wyBK這篇文章寫的是在ubuntu X server環境下,通過修改nvidia-settings來修改GPU風扇速度,因為默認的nvidia-settings設置是,即使GPU在計算的時候溫度已經達到85度,風扇速度最高不會超過70%,這樣就無法很好地為GPU進行散熱,因此需要手動修改GPU風扇速度。
  • 從零開始搭建深度學習伺服器:TensorFlow + PyTorch + Torch
    在深度學習大行其道的今天,我們不應該停留於觀望的階段,我們應該多多上手進行實踐,下面將為大家介紹一下最簡單也是最基礎的內容,配置一個自己的深度學習伺服器.1.安裝1080TI顯卡驅動:sudo apt-get purge nvidia*sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings
  • 雙重角色皆出色 華碩伺服器/工作站主板Z9PA-U8輕鬆應對
    華碩伺服器主板Z9PA-U8設置高端組織構架,打造屬於企業的犀利信息平臺。該款主板支持新一代Intel至強E5-2600和E5-1600處理器家族,採用標準的ATX板型,可同時支持桌面(ATX)以及伺服器(SSI)電源應用,可支持最新USB3.0應用。該主板適用於網吧,企業機關單位的伺服器搭建,滿足高性能計算、高端數字內容製作、海量數據存儲等應用。
  • 華碩伺服器主板Z10PE-D8 WS上海4690元
    【中關村在線上海行情】華碩Z10PE-D8 WS伺服器主板,近日在商家「上海百腦匯組裝電腦實體店」特價促銷,優惠價為4690元,好物好價,值得您入手!感興趣的朋友可直接前往上海市徐匯區漕溪北路339號百腦匯二期3樓3i04室詳詢,關於華碩Z10PE-D8 WS伺服器主板的促銷信息也可諮詢(聯繫電話:13816794516 )該商家。
  • 華碩伺服器主板KCMR-D12承載高性能運算平臺
    正是基於高校對高性能計算的需求,國內知名的伺服器提供商信維國際,根據多年的行業積累,向高校用戶推出了基於華碩伺服器主板KCMR-D12的高性能計算解決方案,為高校構建一套高性能、高可靠、高效率的高性能計算平臺。
  • 在 Ubuntu 16.04 中安裝支持 CPU 和 GPU 的 Google TensorFlow 神經網絡軟體
    由於訓練所需的計算是非常巨大的,在大多數情況下需要 GPU 支持,這時 TensorFlow 就派上用場了。啟用了 GPU 並安裝了支持 GPU 的軟體,那麼訓練所需的時間就可以大大減少。本教程可以幫助你安裝只支持 CPU 的和同時支持 GPU 的 TensorFlow。要使用帶有 GPU 支持的 TensorFLow,你必須要有一塊支持 CUDA 的 Nvidia GPU。
  • 58_解決方案 - 利用NVIDIA vGPU技術打造深度學習教學平臺
    2   NVIDIA深度學習解決方案NVIDIA深度學習解決方案是NVIDIA公司推出的基於NVIDIA GPU虛擬化以及NVIDIA Docker技術,再配合NVIDIA深度學習學院培訓體系的一體化人工智慧實驗室解決方案。該方案採用以用戶為中心的計算模式、按需向用戶提供GPU資源、框架資源、深度學習環境。
  • 新品 | 「EPYC+NVIDIA GPU」發力,助力 AI 迅猛發展
    H-24201G採用AMD EPYC™結合NVIDIA GPU為需求超高的 HPC 應用提供卓越解決方案。 在虛擬化和雲領域:EPYC™具有業界領先的核數,這使每個伺服器能夠支持更多的虛擬機和更穩健的虛擬機配置。
  • 信維評測室:華碩伺服器主板Z8NR-D12首測
    我們知道,伺服器性能的好壞,更多部分取決與伺服器主板的性能的高低,近日,華碩伺服器主板大陸唯一總代理——信維國際旗下評測室就和鍾愛伺服器DIY的朋友一起來檢測一款伺服器主板,我們本次選擇的目標是,華碩伺服器雙路主板Z8NR-D12,話不多說,下面首先為大家來簡單介紹一下該款主板的基本結構和特別之處。
  • 踢掉Docker 後,Kubernetes 還能歡快地跑 GPU?
    那麼問題來了,一般來說容器就是使用 CPU 和內存資源,那麼對於需要使用顯卡的 Pod,Kubernetes 也能夠支持嗎?答案當然是可以啦!目前 Kubernetes 不僅支持容器請求 GPU 資源,還支持請求幾塊顯卡的 GPU 資源,這使得 Kubernetes 在深度學習和區塊鏈等場景下也有了用武之地。