2019年最快最全的深度学习训练硬件配置推荐

最编程 2024-04-02 19:44:28

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2017年2018年大火的~深度学习，应用越来广泛、深入，例如，

安防：人脸识别、指纹识别...

汽车驾驶：自动无人驾驶 ...

翻译语音识别、机器翻译...

医学：医疗图像诊断...

金融：量化策略交易...

逻辑分析：围棋AI、游戏AI...

随着计算规模巨大，一个合理、高效率、高性能GPU硬件配置架构服务器，变得至关重要。

目前主流硬件配置 intel处理器+ nvidia GPU计算卡，但进入2019年，CPU和GPU计算卡更新换代，本文提供了最新的配置方案，升级显著特点：

GPU：采用最新Turing图灵架构+配备张量处理器，整体性能大幅提升。

CPU：采用intel最新处理器技术，同事频率在再度提升。

全新的RTX 2070、RTX 2080以及RTX 2080Ti显卡，Turing GPU基于台积电12nm+工艺，完整的TU102核心（Quadro RTX 8000）面积为754mm2，拥有186亿颗晶体管，内建4608颗流处理器、576个Tensor核心、36个几何单元和96个光栅单元。在光线追踪方面相比于上一代产品性能有了飞跃式的提升，　全新的RTX显卡搭载了最新的图灵架构GPU，运用RT核心来辅助显卡的光线追踪计算，这也将带来完全不同的性能标准，在这个标准下，新的RTX显卡拥有78 RTX-OPS，而上一代旗舰GTX Titan Xp也只有12 RTX-OPS。

RTX 2080Ti拥有4352颗CUDA核心，基础频率1350MHz，加速频率1635/1545MHz，搭载11GB GDDR6显存，位宽352-bit，带宽616GB/s，热设计功耗250W。相较于老款产品，性能增幅是，以光线追踪能力来看，Turing是Pascal的25倍，是Volta的6倍。 RTX 2080 Ti砍掉了256个CUDA，阴影单元减为272个，光栅（RoP）减为88个，单浮点性能13.4 TFLOPs（FE版是14.2T），比GTX 1080Ti(11.3T)提升了19%，支持NVLink多卡互联（50GB/s带宽，是SLI金手指的10倍）。