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有哪些深度学习服务器运营而生


发布时间:2021-07-30   资讯类别: 其它资讯   我要发布
1.润宇科技有限公司(润宇科技)是一家专业从事软件、计算机及辅助设备、网络设备、安全设备的企业。自创办以来,润宇科技一直追求专业、诚信、服务的企业理念,力争成为行业好的服务企业。

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延伸拓展
产品详情:几十年来,计算机CPU芯片一直按照摩尔定律飞速发展,每隔十八个月,单位芯片面积上的晶体管数量就增加一倍,性能提高一倍。靠提高主频来提升性能的路线在21世纪初走到了尽头,GPU服务器存在严重的内存墙和功耗墙。内存延时长、频率低导致缓存面积越来越大,逻辑控制越来越复杂。缓存消耗了70%以上的芯片面积,同时也消耗了70%以上的电能,真正**的运算部件面积比重很小。芯片上的晶体管密度越来越大,使得单位面积上功耗持续增加,散热问题日益严重。提高主频难以为继,GPU服务器进入多核时代,在一个封装内放置多个频率较低的核心。虽然单个核心的性能有所下降,但整体性能有很大提升。多核CPU由双核发展到四核、八核、十六核。随着核心数的增加,核心间的通信、协作开销增大,整体性能没有随着核心数量线性长,缓存的面积也没有降低,内存墙依然存在。GPU服务器计算是指利用图形卡来进行一般意义上的计算,而不是传统意义上的图形绘制。时至今日,GPU已发展成为一种高度并行化、多线程、多核的处理器,具有杰出的计算功率和极高的存储器带宽。GPU服务器的优越性能来自特殊的体系结构。为将绝大部分晶体管用于运算器,而非浪费在缓存和逻辑单元上,GPU服务器采用了多种**措施。将核心频率降低到显存频率以下,解决数据需求、供应速度不匹配的问题;采用极轻量线程,用大量线程的快速切换来隐藏存储器延时;简化核心,同一个逻辑单元控制多个核心,减少了逻辑单元面积。

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资讯来源:润宇科技  

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