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深度學習伺服器怎麼用

發布時間:2022-11-29 23:56:42

A. 如何在後台部署深度學習模型

搭建深度學習後台伺服器

我們的Keras深度學習REST API將能夠批量處理圖像,擴展到多台機器(包括多台web伺服器和Redis實例),並在負載均衡器之後進行循環調度。

為此,我們將使用:

B. 做深度學習的伺服器需要哪些配置

做一個深度學習伺服器,需要的配置,有散熱器,因為我們在使用這些東西的時候,他就一定會產生一些熱量,這個時候就需要一些散熱器,可以讓這個深度學習的服務去持續工作,而且散熱器最好選擇,容易非常實用,無噪音的那種。

C. 做深度學習,需要配置專門的GPU伺服器嗎

深度學習是需要配置專門的GPU伺服器的:

深度學習的電腦配置要求:

1、數據存儲要求

在一些深度學習案例中,數據存儲會成為明顯的瓶頸。做深度學習首先需要一個好的存儲系統,將歷史資料保存起來。

主要任務:歷史數據存儲,如:文字、圖像、聲音、視頻、資料庫等。

數據容量:提供足夠高的存儲能力。

讀寫帶寬:多硬碟並行讀寫架構提高數據讀寫帶寬。

介面:高帶寬,同時延遲低。

傳統解決方式:專門的存儲伺服器,藉助萬兆埠訪問。

缺點:帶寬不高,對深度學習的數據讀取過程時間長(延遲大,兩台機器之間數據交換),成本還巨高。

2、CPU要求

當你在GPU上跑深度網路時,CPU進行的計算很少,但是CPU仍然需要處理以下事情:

(1)數據從存儲系統調入到內存的解壓計算。

(2)GPU計算前的數據預處理。

(3)在代碼中寫入並讀取變數,執行指令如函數調用,創建小批量數據,啟動到GPU的數據傳輸。

(4)GPU多卡並行計算前,每個核負責一塊卡的所需要的數據並行切分處理和控制。

(5)增值幾個變數、評估幾個布爾表達式、在GPU或在編程裡面調用幾個函數——所有這些會取決於CPU核的頻率,此時唯有提升CPU頻率。

傳統解決方式:CPU規格很隨意,核數和頻率沒有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在構建或升級你的深度學習系統,你最關心的應該也是GPU。GPU正是深度學習應用的核心要素——計算性能提升上,收獲巨大。

主要任務:承擔深度學習的數據建模計算、運行復雜演算法。

傳統架構:提供1~8塊GPU。

4、內存要求

至少要和你的GPU顯存存大小相同的內存。當然你也能用更小的內存工作,但是,你或許需要一步步轉移數據。總而言之,如果錢夠而且需要做很多預處理,就不必在內存瓶頸上兜轉,浪費時間。

主要任務:存放預處理的數據,待GPU讀取處理,中間結果存放。

深度學習需要強大的電腦算力,因此對電腦的硬體配置自然是超高的,那麼現在普通的高算力電腦需要高配置硬體。

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