1.深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

 

2.如今即使使用GPU的深度学习任务也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。

 

3.独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

 

 

GPU系列卡有Tesla，Titan，GeForce，V100，A100等，适用公司、个人研究机器学习，深度学习等方面海量数据记算。不同的研究方向和运行的环境所需的配置都有差别，我们可以根据您的实际情况和需求来定制适合您的服务器，达到最大化利用您有限的资源，以及定制可拓展性高、稳定性强的服务器。扬芯计算与模拟是提供高性能并行计算与模拟系统解决方案的服务商，可以根据客户的需求定制相关配置的服务器。