为什么UltraLAB深度学习工作站最快、性价比最高
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1&&& 市场深度学习硬件配置严重缺陷
2&&& 最合理深度学习硬件架构分析
3&&& UltraLAB 深度学习超级计算机完美配置推荐
（一）市场上提供的深度学习硬件配置有严重缺陷
深度学习太火了，卖深度学习的计算机、服务器、工作站，五花八门，到处都是卖家，到处都是专家，似乎，只要机器里能插GPU，插的越多性能越强，实际情况是：
反馈1： 为什么4块GPU机器，比人家2块GPU机器还慢
反馈2： 为什么同样8块GPU比人家8块GPU卡，还慢
反馈3： 为什么2块GPU卡，一个快一个慢
反馈4： 为什么这么多GPU卡，计算过程还是很慢
反馈5： 我的机器噪音巨大，无法放到办公环境，怎么在静音环境下运行
误区1：只要有足够多GPU卡，性能更强大
误区2：同样数量GPU卡，谁便宜、谁性价比更高，就最好选择
误区3：CPU核数，频率不重要，把钱砸到GPU上就行
误区4：硬盘和内存不重要，最重要的是GPU卡越多越好
困惑1: 上述反馈是什么原因造成的？
困惑2：市场谁家能给出更好的配置架构
问题来了，深度学习需要什么样的硬件配置才是最合理，最高效的
（二）深度学习硬件架构分析
首先一定从深度学习计算过程分析开始
上述图示，深度神经网络计算大致流程，下面通过深度神经网络计算环节，分析核心硬件配置理想要求
硬盘-&内存
硬盘io是最大瓶颈
GPU和硬盘数量1:1
硬盘io越高越好
数据预处理
CPU(单核计算模式)
计算量巨大
CPU频率越高，处理越快
内存-&显存-&计算
计算量巨大
增加GPU，CPU核数大于GPU数量，内存比显存大
数据结果-&内存
用SSD或多硬盘
常见计算机硬件配置上的低级错误：
1．为了省钱，硬盘用普通PC硬盘，寿命短，带宽低，或数量不够，
2． 为了节省，CPU用的最多的是Xeon E5 2620v（8核2.1GHz），频率太低，数据预处理太慢，成为整个计算的最大瓶颈，
3．为了把钱用到&刀刃上&&尽可能多配GPU卡，但是总显存比内存容量大，不合理，或者CPU核数低于GPU卡数，这些都会造成计算过程资源耗尽，数据来回从虚拟内存导入，计算变慢
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新闻排行榜CPU类型：Intel 至强 E7-8890 v4
CPU主频：2.20GHz
CPU类型：Intel 至强Broadwell
CPU主频：4.3GHz
CPU类型：Intel 至强E5-2600 v4
CPU主频：2.2GHz
CPU类型：Intel 至强E7 v3/v4
CPU主频：2.6GHz
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CPU类型：Intel 至强 E7-8890 v4
CPU主频：2.6GHz
CPU类型：Intel 至强Broadwell
CPU主频：2.20GHz
CPU类型：Intel 至强Broadwell
操作系统：支持Windows , Window7/8/10 32/64bits支持 Linux 32/64bits全系列（Redhat、Ubuntu、Centos，中标麒麟等）
CPU类型：单路Skylake处理器
CPU主频：4.3Ghz
CPU类型：Intel 至强E5-2600 v4
CPU主频：2.3GHz
CPU类型：Intel 至强E5-2600 v4
CPU主频：2.2GHz
CPU主频：4.3Ghz
操作系统：Windoww XP/7/8/2 32/64位 Linux 32/64位
CPU类型：Intel Haswell
CPU主频：4.3Ghz
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GPU硬件选型
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1 深度学习训练平台与理想计算架构
2 深度神经网络计算特点与硬件配置分析
3 UltraLAB GXM图灵工作站与配置推荐
（一）深度学习训练平台现状与完美计算架构
深度神经网络（DNN）计算数据模型繁多，结构复杂，主流模型含几十个隐含层，每层都在上千上万级的神经元，整个网络更多，其计算量巨大，
市场上用于深度学习的训练计算机大致情况，
（1）服务器/工作站（支持2、4、8块GPU架构）：普遍存在噪音大，无法放置于办公环境，必须放到专门的机房，维护成本高，另外数据存储带宽、延迟、容量也不尽如意
（2）分布式集群架构：性能强大，但是开发成本太高，是大多数科研单位无法承受
那么问题来了，市场上是否有一个理想产品，弥补上述缺陷，让更多单位都能用的起~人工智能AI超级异构计算机
UltraLAB GXM图灵计算工作站是西安坤隆计算机公司2017年上半年推出的、目前市场上一款集GPU超算、海量存储于一体、基于办公静音环境、应用于深度学习(机器学习、人工智能)的AI超级计算机系统。
和市面上深度学习计算机系统相比，显著优势：
完全处于办公环境（静音级）、不在被噪音所困扰
配备基于PCIe总线的海量高速并行存储（最大容量180TB），延迟低，支持最大15个并行读，硬盘io性能大幅提升，性能和管理远超传统的DAS/NAS存储系统
配备超级强大的计算能力，最大10个GPU卡，3.82万计算核，单精度浮点120Tflops
不需要专门的机房，不占过多空间，维护成本极低
不需要作业调度系统，管理难度大幅降低
（二）深度神经网络计算特点与硬件配置分析
市场上大部分GPU计算机(服务器/工作站），重点都放在GPU卡数量上，似乎只要配上足够GPU卡，就可以了，实际情况是，机器硬件配置还需要整体均衡，只有这样这台机器性能才能更好的发挥
上述图示，深度神经网络计算大致流程，下面通过深度神经网络计算环节，分析核心硬件配置理想要求
1.数据存储要求
做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来
主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。。。
性能要求：
a.数据容量：提供足够高的存储能力，
b.读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽
c.接口：高带宽，同时延迟低
传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问
缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本高
UltraLAB解决方案：将并行存储直接通过PCIe接口，提供最大16个硬盘的并行读取，数据量大并行读取要求高，无论是总线还是硬盘并行带宽，都得到加大提升，满足海量数据密集io请求和计算需要
主要任务：
（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算
（2）GPU计算前的数据预处理
（3）运行在代码中写入并读取变量执行指令，如函数调用启动在GPU上函数调用，创建小批量数据启动到GPU的数据传输
（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制
（5）求解后数据保存前的压缩计算
上述每一类操作基本都是单核计算模式， 如果要加速这些过程，唯有提升CPU频率
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求
UltraLAB合理推荐：
a.CPU频率：越高越好
b.CPU三级缓存：越大越好
c.CPU核数：比GPU卡数量大（原则：1核对应1卡，核数要有至少2个冗余）
主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法
传统架构：提供1~8块GPU
UltraLAB合理推荐：
a.数据带宽：PCIe8x 3.0以上
b.数据容量：显存大小也很关键
c.计算匹配：CPU核-GPU卡 1对1
d.GPU卡加速：多卡提升并行处理效率
4 内存要求
主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放
UltraLAB合理推荐：
a.数据带宽最大化：单Xeon E5v4 4通道内存，双Xeon E5v4 8通道内存，内存带宽最大化
b.内存容量合理化：大于GPU总显存
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（二）高性能计算工作站
UltraLAB EX系列是一款具有大规模并行计算与图形图像处理、多用途图形工作站，该机器支持两颗Xeon E5 v3处理器和2块专业图卡，它是高性能计算环境里，为大规模数据并行计算、图形图像处理、复杂3D模型实时生成、4K视频实时编辑等高端应用，提供强劲计算能力，同时具有绿色环境要求的静音、零辐射
目前机器型号 UltraLAB EX610
2.1 产品特点
UltraLAB EX610拥有高达44核CPU+双GPU+高速并行读写的超强计算架构、最高到56TB的海量高速存储配备，此外2016款机型，支持CPU超频加速、新一代M2硬盘规格，完美将最先进硬件技术和应用软件相结合，提供高密度并行计算能力的图形工作站，提供高性能并行计算应用配置要求，CPU、GPU、IOPU、硬盘IO、内存容量、硬盘容量到极致，另外高速计算与静音完美结合，办公环境不再担忧不和谐计算机噪音
2.2 整机优化技术
对整机的硬件和操作系统、应用软件合理优化调试设置，让机器性能发挥到极致，最高可以达到500%以上的提升，拥有的优化技术：
高性能优化技术
自动超频加速技术
图形生成加速技术
CPU+GPU混合计算架构
新一代双系统盘高io/高带宽架构
超高速硬盘并行读写技术
2.3产品配置规格
2*Xeon E5 2600v4系列（Broadwell-EP架构，核数12~44个），支持CPU自动超频加速, 最高频率达3.68Ghz
Intel &C612+PCH（双QPI架构）
内存槽/最大容量：8根/512GB DDD4-2400 Reg ECC
专业图形显卡、游戏卡、GPU超算卡
数量：最大3块，接口：Pcie 16x 3.0
支持GPU图形生成加速、GPU超算
系统盘：M.2 4X接口，最大容量512GB，
SATA-SSD 6Gbps接口，最大容量2TB
数据盘：海量高速并行存储系统（单通道）
（8个3.5&热插拔盘位，最大56TB，RAID5冗余）
DVD（刻录机）或蓝光DVD（刻录机）
前置输出：2个USB 3.0
后置输出：6个USB 3.0，2个USB 2.0，双intel千兆以太（支持网络超低延迟加速、汇聚），8声道音频
内部插槽：7*PCIe 16X 3.0
塔式（立式）
箱体尺寸：深度648mm，宽度178mm，高度452mm
电源：1200w ，金牌
整机重量：35公斤
可选，支分辨率：高清、2K、4K
支持Windows , Window7/8/10 &32/64bits
支持 Linux 32/64bits全系列（Redhat、Ubuntu、Centos，中标麒麟等）
基于办公环境，满负荷计算，噪音低于45分贝
2.4 主要应用
大规模数值模拟、结构计算、流体计算、空气动力学计算、油藏模拟、地震资料解释、生命科学、气象数据处理与研究等，例如Matlab、Material Studio、ANSYS、Fluent、Eclips、Gaussian、WRF&
大型复杂三维机械设计、模具设计、建筑设计等CAD应用，例如AutoCAD、ProE、UG NX、Solidworks、REVIT、Digital Project
海量图形图像处理、地理信息系统GIS等，例如ArcGIS、Erdas、Mimics、Gemagic Studio、Simpleware
复杂三维模型可视化、虚拟现实、虚拟装配等，例如Vega Prime、Virtools、3D VIA
4K视频编辑、动画渲染、特效合成等应用，例如3Dmax，May，Rhino，NUKE，Media Composer，Davinci Studio等等
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新闻排行榜不是最快就退货，UltraLAB台式工作站五大主力2016年全面升级(3)
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（三）超级图形工作站介绍
随着对设计精度更高、数据处理量巨大，需要一款极强计算能力的图形工作站或借助集群方式实现，常规图形工作站因为架构限制，配置规格低，大部分仅仅满足一定计算规模的应用，UltraLAB推出超级图形工作站，仅仅1台就能提供超过小集群的性能，整体具有与集群相比费用低，更新换代风险小、使用效率高显著优势。
最新机器型号 UltraLAB Alpha610
UltraLAB Alpha610是一款定位于超大规模科学与工程与海量图形图像处理的超级图形工作站，该机器支持四颗Xeon E7 v3（最高72核）处理器和1块专业图卡，在高性能计算环境里，为超大规模科学计算、有限元仿真、分子模拟计算、图形图像处理、4K视频实时编辑、动画渲染等高端应用，提供超级计算能力，同时具有绿色环境要求的静音、零辐射
3.1 产品特点
UltraLAB Alpha610追求终极硬件配置、终极性能的应用，拥有高达72核的超级计算能力，1个图卡架构，以及海量存储配备，是目前最强悍的超大规模数据并行计算和图形实时生成或图像处理能力强大的超级图形工作站
配备4颗intel Xeon E7 0v3系列处理器,支持QPI和直连架构
支持最新DDR3-66 REG ECC内存，最大容量1TB。
工作站支持5盘位，最大可扩充到10盘位，最新SAS 6Gbps硬盘接口，通过高速阵列，硬盘IO读写带宽可以达到6.8GB/S,硬盘寿命达到120万小时平均无故障时间。
图像处理支持基于Open GL 3.0，显卡支持Nvidia Quadro和AMD Firepro全系列。
操作系统支持windows
、Linux& 64位全系列
可以完美运行行业应用软件
3.2 整机优化技术
对整机的硬件和操作系统、应用软件合理优化调试设置，让机器性能发挥到极致，最高可以达到500%以上的提升，拥有的优化技术：
高性能优化技术
CPU+GPU混合计算架构
双系统盘高io/高带宽架构
超高速硬盘并行读写技术
3.3 产品配置规格
Xeon E7 系列（Haswell架构）
数量 4颗，核数56、64、72个，
支持CPU自动睿频加速, 最高频率达2.7Ghz
Intel &C602J+PCH（双QPI架构）
内存槽/最大容量：32根/2TB DDD3-1600 Reg ECC
专业图形显卡、游戏卡、GPU超算卡
数量：2块(单槽)或1块(双)，接口：Pcie 16x 3.0
支持GPU图形生成、GPU超算
系统盘：SATA-SSD 6Gbps接口，最大容量2TB
数据盘：海量高速并行存储系统（单通道）
（5个3.5&热插拔盘位，最大24TB,RAID5冗余）
DVD（刻录机）或蓝光DVD（刻录机）
前置输出：2个USB 2.0
后置输出：3个USB&2.0，双intel千兆/万兆以太（支持网络超低延迟加速、支持汇聚）
内部插槽：2*PCIe 16X 3.0，2*PCIe 8x 3.0
塔式（立式）
箱体尺寸：深度721mm，宽度178mm，高度462mm
电源：1700w ，金牌
整机重量：
可选，支分辨率：高清、2K、4K
支持Windows , Window7/8/10 &32/64bits
支持 Linux 32/64bits全系列（Redhat、Ubuntu、Centos，中标麒麟等）
基于办公环境（静音级）
满负荷计算，噪音低于45分贝
3.4 主要应用
超大规模的科学计算、流体计算、碰撞计算、电磁仿真、量子化学等，例如：Fluent、Ls-Dyna、HFSS、ADS、Feko&
海量卫星、航测影像处理、医学成像等应用，例如 PCI Geomatics、Erdas、Inpho、Simpleware
雷达、电力、气象数据实时仿真应用
4K视频编辑,例如 Edius、Premiere、Media composer
动画渲染，例如 3DS Max、Maya
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