曾經(jīng)在半個(gè)世紀(jì)之前，作為深度學(xué)習(xí)的思想和模型就開始進(jìn)行研究和探索，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在上世紀(jì)九十年代就已經(jīng)提出，并進(jìn)行了一系列知識(shí)完備。但是，近10年才是深度學(xué)習(xí)的高速發(fā)展時(shí)期，深度學(xué)習(xí)這一概念現(xiàn)在才慢慢開始被大家熟知。這里面有很多原因，其中最主要的原因是：計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的飛速發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的完備 。

AI計(jì)算平臺(tái)涉及到GPU、CPU、TPU、FPGA等硬件，每類硬件背后都有代表企業(yè)。英偉達(dá)GPU以卓越的性能，在AI計(jì)算中占據(jù)了相當(dāng)大的市場;英特爾在CPU上有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，并擅長布局生態(tài)，譬如將CPU與FPGA相結(jié)合;谷歌瞄準(zhǔn)深度學(xué)習(xí)場景，發(fā)布專用TPU加速器。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有數(shù)以萬計(jì)的參數(shù)，以及非常巨大的計(jì)算量，普通計(jì)算機(jī)根本不具備如此強(qiáng)大的計(jì)算水平，隨著計(jì)算機(jī)性能的進(jìn)一步提高，深度學(xué)習(xí)專用的GPU開始出現(xiàn)，以NVIDIA Tesla V100系列為例，單個(gè)GPU中即可提供高達(dá)100個(gè)CPU的性能。通過極其優(yōu)越的性能承擔(dān)預(yù)算量繁重且耗時(shí)的代碼，使得AI模型訓(xùn)練的過程大幅縮短。

制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的支柱和基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的重要支撐力量。如今，為實(shí)現(xiàn)“新工業(yè)革命”時(shí)代下制造業(yè)模式創(chuàng)新與企業(yè)變革，制造業(yè)必須貫徹“智能制造2025”發(fā)展戰(zhàn)略，而推進(jìn)智能制造，關(guān)鍵在于推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用。而搭建深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，搶占智能時(shí)代先機(jī)，離不開硬件條件的支持。廣州特控研發(fā)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過不懈努力從而完成了AI服務(wù)器的落地推廣。

“通過更加確切、清晰的數(shù)據(jù)支持，人工智能技術(shù)可以幫助我們的操作人員做出更加明智的決策。這幫助我們不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高產(chǎn)品質(zhì)量。”

特控2019年首發(fā)面向AI 云設(shè)計(jì)的彈性GPU服務(wù)器EIS-4205R系列，可靈活支持AI模型的線下訓(xùn)練和線上推理。

• 支持英特爾至強(qiáng)系列CPU 達(dá)到面向線下訓(xùn)練對性能的需求，可支持8顆最高性能的Tesla Volta GPU以PCI-E或NVLink的高速互聯(lián)；

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• 面向在線推理對高能效比的需求，可支持8顆高能效比的Tesla P4 GPU，適用于語音、圖片、視頻場景；

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• 在智能視頻分析場景下，可同時(shí)處理300路以上1080p高清視頻結(jié)構(gòu)化；

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• 在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和通信性能方面，支持240TB大容量存儲(chǔ)，能實(shí)現(xiàn)高達(dá)400Gbps的通信帶寬和1us的超低延遲。

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  產(chǎn)品技術(shù)特點(diǎn)

• GPU卡擴(kuò)展性強(qiáng)，最大支持8-10張，超過69.92TFLOPS的GPU性能；

• 內(nèi)存擴(kuò)展性強(qiáng)，最大24槽3TB內(nèi)存；

• 雙路E5-2600系列處理器，性能強(qiáng)大例如2*E5-2680V4；

• 智能管理，可以提供IPMI管理服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)，監(jiān)控每顆CPU，每條內(nèi)存、每張顯卡、每個(gè)風(fēng)扇的狀態(tài)；

• 形態(tài)多樣，滿足各種應(yīng)用場景的需求。