2018最新深度学习与神经网络的计算特点与硬件配置分析

（一）深度学习训练平台现状与理想的计算架构分析

          深度神经网络（DNN）计算数据模型繁多，结构复杂，主流模型含几十个隐含层，每层都在上千上万级的神经元，整个网络更多，其计算量巨大。

市场上用于深度学习的训练计算机大致情况:

（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，是大多数科研单位无法承受。

那么问题来了，市场上是否有一个理想产品，弥补上述缺陷，让更多单位都能用的起~人工智能AI超级异构计算机。

        UltraLAB GXM图灵系列工作站是2018年最新推出的、目前市场上一款集GPU超算、海量存储于一体、基于办公静音环境、应用于深度学习(机器学习、人工智能)的AI超级计算机系统。

和市面上深度学习计算机系统相比，显著优势：

·        完全处于办公环境（静音级）、不在被噪音所困扰

·        配备基于PCIe总线的海量高速并行存储（最大容量180TB），延迟低，支持最大15个并行读，硬盘io性能大幅提升，性能和管理远超传统的DAS/NAS存储系统

·        配备超级强大的计算能力，最大10个GPU卡，3.82万计算核，单精度浮点120Tflops

·        不需要专门的机房，不占过多空间，维护成本极低

·        不需要作业调度系统，管理难度大幅降低

（二）深度神经网络计算特点与硬件配置分析

  市场上大部分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，实际情况是，机器硬件配置还需要整体均衡，只有这样这台机器性能才能更好的发挥。

 

上述图示，深度神经网络计算大致流程，下面通过深度神经网络计算环节，分析核心硬件配置理想要求

常见计算机硬件配置上的低级错误：
1．为了省钱，硬盘用普通PC硬盘，寿命短，带宽低，或数量不够，
2． 为了节省，CPU用的最多的是Xeon E5 2620v（8核2.1GHz），频率太低，数据预处理太慢，成为整个计算的最大瓶颈，
3．为了把钱用到“刀刃上”—尽可能多配GPU卡，但是总显存比内存容量大，不合理，或者CPU核数低于GPU卡数，这些都会造成计算过程资源耗尽，数据来回从虚拟内存导入，计算变慢

（三）深度学习计算机、工作站最理想的硬件配置推荐

  UltraLAB GX620M是一款集双Xeon可扩展处理器和多GPU超算、海量存储于一体、基于办公静音环境、是目前最强大的CPU+GPU混合计算模式的超级桌面计算机系统。

和市面上常规工作站硬件架构相比，显著特点：

 (1)提供目前市场上，先进的低成本的桌面级异构超算架构

■支持最新Xeon Schalable(可扩展处理器) ，数量2颗，最大56核，支持AVX512指令集，较上一代Xeon E5v4性能提升显著

■具有强大GPU计算能力，最大10个GPU卡，

■配备基于PCIe总线的海量高速并行存储（最大容量180TB），延迟低，支持最大15个并行读，硬盘io性能大幅提升，性能和管理远超传统的DAS/NAS存储系统

 

（2）适合办公环境（静音级）、不在被噪音所困扰

（3）零维护成本

    不需要专门的机房，不占过多空间，不需要专业维护工程师

    不需要作业调度系统，管理难度大幅降低

 

（4）产品配置规格

典型应用分析与配置推荐 

Ø  设计与仿真计算应用

借助2颗Xeon Schalable(可扩展)处理器，大幅提升结构、流体、多物理场耦合、电磁仿真等模拟计算求解速度

具备高io，显著降低隐式计算的密集回写等待时间，例如 结构静力仿真计算

配备高带宽的多GPU，满足支持GPU求解应用，例如CSTStudio 

Ø  海量数据处理应用

主要是海量数据资料处理，例如地质资料处理、海洋资料处理、海量视频深度学习分析、大数据分析等

该机型支持单16盘位或双8盘位并行存储，提供最大到150TB存储容量，

配备先进2颗Xeon可扩展处理器和10块GPU计算卡，大大加速不同算法的多核并行计算 

Ø  深度学习研究应用

这种应用计算三个环节需要加速：

（1）  CPU单核计算模式的数据预处理，拥有Xeon可扩展处理器最高睿频到4.2GHz，非常理想，

（2）  GPU海量并行数据处理，配备多大6/9块GPU计算卡，

（3）  海量数据需要一个理想的高io存储架构 

Ø  生命科学计算、分子动力模拟等应用

传统算法还是需要更强大的CPU并行计算能力，另一方面，一些算法，借助GPU计算卡大大加速求解 

Ø  大学科研桌面级超级计算系统应用

大学里科研应用的精度和深度越来越高，市场上可供选择的服务器/工作站都面临不断的更新换代淘汰，资金要用到合理，避免不必要的浪费，集群成本高，维护难度大，因此一种拥有全能混合计算能力、海量存储架构的微型超级计算系统，放到研究室、实验室里，是非常便利和实用，借助虚拟操作系统，满足更多学生共享使用，从事科学与工程仿真计算、海量图像处理、支持大型三维图形设计等。 

   UltraLAB GXM是一款静音级、真正高性能GPU超算的深度学习训练计算机，比市面上的机器，更安静，性能更强大，适合科研、研究部门在安静的办公环境下运行。
   此外，该机型用途极广，扩展能力强， 调整配置后，可为电磁仿真计算（CST）、量子化学/分子动力学计算（VASP、AMBER等）、超大屏拼接（8X9=72路视频拼接合成）、视频剪辑合成、指纹识别等应用，提供强悍的计算、图形生成能力。

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