人工智能联想下越来越多科研机构、企业单位投身到深度学习科研中，伴随大批行业新进入者深度学习服务器如何选择成为了经常被用户提及的问题，那么这个问题究竟该如何进行解答呢？深度学习服务器，我到底该怎么选？首先，我们知道深度学习服务器的重要组件有CPU、内存、硬盘、GPU和算法。成都联想服务器总代理并且，这些组件都有其需要重点关注的主要参数：深度学习服务器，我到底该怎么选？CPU我们需要注意它的核心数、主频和功耗内存我们要注意它的容量和频率硬盘我们要注意它的带宽、IOPS、容量以及协议GPU我们要注意它的CUDA Cores、Tensor Cores、显存、浮点计算能力以及GPU-GPU带宽算法我们要注意它是CNN、RNN还是其他类算法网络深度学习服务器，我到底该怎么选？接下来，让我们一起来看下深度学习计算过程，都有哪些步骤：1、数据调入2、数据预处理3、数据从内存拷贝到显存，并计算4、数据结果返回到内存5、数据保存深度学习服务器，我到底该怎么选？深度学习服务器，我到底该怎么选？知道了深度学习计算过程和深度学习服务器主要组件，这些服务器组件在深度学习计算中究竟起到了什么样的作用呢？数据调入时因为GPU执行深度学习计算效率十分高，需频繁捞取数据进行计算，因此对硬盘读写操作次数多，需要硬盘具备更高IOPS。所以我们在选择时，NVMe SSDSATA SSD机械硬盘数据预处理时CPU主频越高，生成图片的速度越快，多核心只能增加数据流处理能力，在数据较少情况下，没有较大影响。所以，我们优先选择高主频CPU。数据拷贝并计算时主要涉及到内存到GPU的数据传输及计算能力，此时瓶颈一般在GPU算力，我们可通过扩展GPU数量，提升整体并行计算能力。算法算法定义了深度学习神经网络执行的层（输入层，卷积层，激活层，池化层，全连接层）模型根据算法结构定义了各个层之间的连接，不同模型对应的连接层不同框架是模型的执行主体，不同框架对深度学习模型的执行方式不一样深度学习服务器，我到底该怎么选？目前，算法网络主要使用的便是CNN和RNN：CNN网络CNN网络的特点：计算量大，但可以比较有效地将问题进行并行拆分CNN硬件配置：计算能力 显存 （显存不够多卡来凑）深度学习服务器，我到底该怎么选？RNN网络RNN网络的特点：计算量大，需要大量内存（显存）防止执行过程中的数据溢出RNN硬件配置：显存 （单卡不够共享来凑） 计算能力深度学习服务器，我到底该怎么选？最终BOSS预算问题，是我们在深度学习服务器选择时绕不开的问题。那么，在我们预算有限情况下，该如何进行配置选择呢？请谨记以下原则：GPU SSD 内存 CPUCPU主频 CPU核心成都联想服务器代理商www.lenovocd.com

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