AI深度学习服务器

自动推理、深度学习、高性能计算、工业视觉检测 ALFA-AI适用于目前主流的32位及64位HPC应用,主要针对生物信息学、计算化学、计算金融、计算流体力学、计算结构学、数据科学、安防监控、电子设计自动化、感觉与计算机视觉、机器学习、医学成像、数值分析、天气与气候等传统高性能计算(HPC)领域的应用;

功能特性

采用高性能芯片组,支持双 EPYC™7002系列处理器;

该机型拥有32个DDR4 DIMM插槽并最多支持8TB内存容量;

支持6块2.5英寸热插拔SAS/SATA硬盘;

采用新一代 NVIDIA NVLink™ 互联技术,支持8个NVIDIA Tesla A100 40G SXM4 GPU,具有最大 GPU 到 GPU 带宽,支持集群和超大规模应用。

该系统整合了最新的 NVIDIA NVLink技术与 PCI-E4.0 技术。

支持多种不同网络选择:以太网、InfiniBand,OPA;

可实现增强的高速性能和I/O灵活性,满足不同应用程序的互联需求;

板载集成BMC;

支持IPMI 2.0远程管理;

2200W 2+2钛金冗余电源。

 

应用环境
自动推理、深度学习、高性能计算、工业视觉检测

ALFA-AI适用于目前主流的32位及64位HPC应用,主要针对生物信息学、计算化学、计算金融、计算流体力学、计算结构学、数据科学、安防监控、电子设计自动化、感觉与计算机视觉、机器学习、医学成像、数值分析、天气与气候等传统高性能计算(HPC)领域的应用;

作为新兴的应用领域,深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习的热点,在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展,其应用模式采用大数据+深度神经网络模型相结合,以GPU集群方式对数据或深度网络模型进行并行化,加速程序执行效率。利用GPU来加速深度学习,训练深度学习网络,可以充分发挥GPU数以千计计算核心的高效并行计算能力,在使用海量数据训练数据场景下,所耗费时间大幅缩短,占用的服务器也更少。采用GPU集群作为基础架构搭建深度学习/机器学习平台,已成为目前该领域首选解决方案,并广泛应用于互联网行业。

GPU在高性能计算领域的使用,使得CPU不再是计算芯片的唯一选择。与CPU相比,GPU具有更强大的计算能力(目前NVIDIA最新A100具有6912个CUDA核心,432个Tensor核心),任务处理模式更为简单,逐渐应用于高性能计算的各领域,助力行业快速发展。GPU以其强大的计算能力,吸引用户采用GPU加速应用程序的执行效率,同时GPU还具有成本低、性能高、功耗小等优势,降低用户的整体拥有成本。

现代主流架构:

ALFA-AI智能视觉检测系统同时拥有异常检测,特征检测,对象分类,实例分割,特征定位等主流深度学习功能。搭配高效深度学习服务器,可以解决工业视觉检测当中复杂的表面缺陷问题。


功能特性

采用高性能芯片组,支持双 EPYC™7002系列处理器;

该机型拥有32个DDR4 DIMM插槽并最多支持8TB内存容量;

支持6块2.5英寸热插拔SAS/SATA硬盘;

采用新一代 NVIDIA NVLink™ 互联技术,支持8个NVIDIA Tesla A100 40G SXM4 GPU,具有最大 GPU 到 GPU 带宽,支持集群和超大规模应用。

该系统整合了最新的 NVIDIA NVLink技术与 PCI-E4.0 技术。

支持多种不同网络选择:以太网、InfiniBand,OPA;

可实现增强的高速性能和I/O灵活性,满足不同应用程序的互联需求;

板载集成BMC;

支持IPMI 2.0远程管理;

2200W 2+2钛金冗余电源。

 

应用环境
自动推理、深度学习、高性能计算、工业视觉检测

ALFA-AI适用于目前主流的32位及64位HPC应用,主要针对生物信息学、计算化学、计算金融、计算流体力学、计算结构学、数据科学、安防监控、电子设计自动化、感觉与计算机视觉、机器学习、医学成像、数值分析、天气与气候等传统高性能计算(HPC)领域的应用;

作为新兴的应用领域,深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习的热点,在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展,其应用模式采用大数据+深度神经网络模型相结合,以GPU集群方式对数据或深度网络模型进行并行化,加速程序执行效率。利用GPU来加速深度学习,训练深度学习网络,可以充分发挥GPU数以千计计算核心的高效并行计算能力,在使用海量数据训练数据场景下,所耗费时间大幅缩短,占用的服务器也更少。采用GPU集群作为基础架构搭建深度学习/机器学习平台,已成为目前该领域首选解决方案,并广泛应用于互联网行业。

GPU在高性能计算领域的使用,使得CPU不再是计算芯片的唯一选择。与CPU相比,GPU具有更强大的计算能力(目前NVIDIA最新A100具有6912个CUDA核心,432个Tensor核心),任务处理模式更为简单,逐渐应用于高性能计算的各领域,助力行业快速发展。GPU以其强大的计算能力,吸引用户采用GPU加速应用程序的执行效率,同时GPU还具有成本低、性能高、功耗小等优势,降低用户的整体拥有成本。

现代主流架构:

ALFA-AI智能视觉检测系统同时拥有异常检测,特征检测,对象分类,实例分割,特征定位等主流深度学习功能。搭配高效深度学习服务器,可以解决工业视觉检测当中复杂的表面缺陷问题。