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Tensorflow ou NVIDIA DIGITS/Caffe

Estação de trabalho compacta GPU

  • Bem utilizado para cargas de trabalho Deep Learning com DIGITS e Caffe
  • Compacto, mas não "pequeno demais"
  • Resfriamento eficiente e silencioso sob carga pesada
  • Estojo de transporte opcional compatível com a companhia aérea

O tamanho pequeno desta estação de trabalho não é necessariamente o recurso mais importante !

  • Testado com milhões de empregos de classificação DNN de imagem
  • 1 ou 2 GPUs NVIDIA Pascal para computação
  • CPU Intel Core i7 ou i9
  • Até 64 GB de mem
  • Configurações de hardware recomendadas: ( outras opções disponíveis )
    • 1 ou 2 GPUs Titan Xp, GTX 1080ti ou GTX 1070 Pascal
    • Intel Core i9 10-core
    • 64 mem
    • SSD do sistema de 1 ou 2TB

 

DIGITS GPU Workstation

  • Versão atualizada da nossa estação de trabalho "DIGITS"
  • Melhor configuração de estação de trabalho para cargas de trabalho focadas em GPU como DNN com Caffe ou Tensorflow
  • Pode treinar a GoogLeNet em 1 milhão de subconjuntos ImageNet por 30 épocas em 8 horas
  • Placa-mãe da mais alta qualidade
    • 4 slots PCIe Full X16, PLX comutados, reforçados com metal
  • Chassis ótimo com excelente refrigeração e operação silenciosa

Nossa principal plataforma para aplicativos de aprendizado de máquina acelerados por GPU

  • Configurações de hardware recomendadas ( outras opções disponíveis )
    • 2 ou 4 GPUs Titan V, Xp ou GTX 1080Ti
    • Intel Xeon-W 2145 de 8 núcleos ou Xeon-W 2195 de 18 núcleos
    • 128 ou 256GB de memória
    • SSD de sistema de 1 TB, SSD de dados de 2 TB, 4 GB de armazenamento HD

Treinamos redes neurais profundas com modelos complexos e grandes conjuntos de dados, utilizando 4 GPUs TitanXp com este sistema.

Nota: Algumas cargas de trabalho podem não ser bem dimensionadas em várias GPUs Você pode considerar usar duas GPUs para começar, a menos que tenha certeza de que suas características particulares de uso e trabalho serão dimensionadas para quatro. Podemos pré-wire para 4 cartões para expansão fácil. Se você estiver usando o escalonamento multi-GPU Tensorflow é geralmente muito bom.

 

SCH-DTON CUBE5

SCH-DTON CUBE5

I7
  Intel
1 TB
Memória
SAS/ATA
3 HDD
GPU
 4 x16