深度學習服務器 測試平臺:型號:LZ428-GR 系統環境:Ubuntu 16.04 LTS 測試配置:2顆十核E5-2630V4(2.2GHZ,8.0GT/S),64G(16G*4)DDR4 2133MHZ內存, 1片512G 企業級SSD,1片2T企業級硬盤,8個GTX 1080Ti(CUDA核心數3584,11G DDR5顯存)。
深度學習(Deep Learning)GPU服務器/工作站LINKZOL主機配置深度學習參考配置 深度學習近幾年熱度非常高的計算應用,其目的在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,模仿人腦的機制來解析數據; LINKZOL深度學習系列GPU服務器/工作站在各大高校,研究所以及研究開發性質的企業應用非常廣泛
深度學習基于生物識別門禁系統GPU服務器、GPU工作站應用 生物識別門禁系統采用生物識別技術在安防行業應用已經越來越多,應用的技術越來越成熟,并且應用范圍也越來越廣,包括銀行、監獄、部隊,地鐵、機場、車站、海關、銀行、政府機關、高檔小區等場所等單位都在采用生物識別的門禁系統來加強其管理的安全性和使用的方便性
基于linkzol高性能計算平臺LZ-6028SFPR系列,單節點采用英特爾XEON E5-2690V2處理器,128G DDR3 1866MHZ,600GSAS硬盤; 計算網絡采用Infniband QDR(40GB),管理網絡采用千兆網絡 存儲:采用Linkzol大容量LZ-648系列,24塊4T SAS硬盤
GPU渲染的最佳搭檔自然是NVIDIA Iray,它是一款基于物理效果的渲染引擎,F在很多專業設計應用都已集成了Iray,同時,NVIDIA也剛剛開始為終端用戶直接提供Iray插件,為他們帶來最新的技術和功能支持
利用LINKZOL的GPU服務器,型號:LZ-743GR-2G采用2個PHI卡,運行INTEL MPI程序,mpirun是簡化的啟動MPI進程方式,編寫MIC程序(串行程序,OPENMP并行程序)
AMBER(Assist Model Building with Energy Minimization)是一款著名的分子動力學模擬軟件包。從 V11 版本開始,AMBER 開始可以使用 NVIDIA 的 GPU 來進行顯性溶劑 PME 和隱性溶劑 GB 仿真。 本測試針對 Cellulose(纖維素)進行,確認AMBER在 GPU 上的加速效果。