GPU服务器哪几个厂商比较知名?

GPU服务器哪几个厂商比较知名?,第1张

深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种,科学计算服务器主要用于科学研究,是高性能计算机的一种,介于一般服务器与超级计算机之间。目前,科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右,风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌,多年来一直紧跟科学发展,密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展,结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器,提供专业的售前、售中和售后服务,以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商,专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器,建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点:

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,而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD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的深度学习服务器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。

上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发,根据TensorFlow,Pytorch,Caffe,Keras,Theano等软件计算特征,向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置,欢迎查阅,谢谢。


拥有高性能计算领域优秀的专业工程师团队,具有 10 年以上高性能计算 行业技术支持经验,提供专业的售前、售中和售后服务,以及高性能计算集群的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。在深度学习、量化计算、分子动力学、生物信 息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密 码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域积累了深厚的技术功 底,和熟练的技术支持能力。提供 Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran 等软件的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

本书从实际应用出发,结合实例及应用场景,通过对大量案例进行详细阐述和深入分析,进而指导读者在实际工作中通过R语言对 游戏 数据进行分析和挖掘。这是一本关于数据分析实战的书籍,里面的知识、方法、理论是可以直接应用到整个互联网的。

全书一共13章,分为三篇:基础篇、实战篇和提高篇。

第一篇是基础篇(第1~4章): 介绍了 游戏 数据分析的基本理论知识、R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用 *** 作和绘图功能。

第1章主要介绍了 游戏 数据分析的必要性和流程;第2章讲解了R语言和RStudio的安装及使用方法,并对数据对象和数据导入进行了介绍;第3章介绍了R语言绘图基础,包括常用图形参数设置、低级绘图函数和高级绘图函数;第4章介绍了lattice和ggplot2绘图包,并详细介绍了一些基于R语言可用于生成交互式图形的软件包,包括rCharts、recharts、rbokeh、plotly等。

第二篇是实战篇(第5~11章): 主要介绍了 游戏 数据的预处理、常用分析方法、玩家路径分析和用户分析。

第5章介绍了 游戏 数据预处理常用的手段,包括数据抽样、数据清洗、数据转换和数据哑变量处理;第6章介绍了 游戏 数据分析的常用方法,包括指标数据可视化、 游戏 数据趋势分析、 游戏 数据相关性分析和 游戏 数据中的降维技术;第7章介绍了事件点击行为常用的漏斗分析和路径分析;第8章介绍了留存指标的计算、留存率计算与预测、常用分类算法原理和模型评估;第9章介绍了常用用户指标计算、LTV计算与预测、用户物品购买关联分析、基于用户物品购买智能推荐和 社会 网络分析;第10章介绍了渠道数据分析的必要性和对渠道用户进行质量评级;第11章介绍了常用收入指标计算、利用用户活跃度衡量 游戏 经济状况、RFM模型研究。

第三篇是提高篇(第12~13章): 介绍了R语言图形界面工具Rattle和Web开发框架shiny包。

第12章介绍了R语言的图形界面工具Rattle,该工具能够在图形化的界面上完成数据导入、数据 探索 、数据可视化、数据建模和模型评估整个数据挖掘流程;第13章介绍了Web开发框架shiny包,使得R的使用者不必太了解CSS、JS,只需要了解一些HTML的知识就可以快速完成Web开发。

关键词: 程序语言,程序设计

完整课程可前往UWA学堂《R语言 游戏 数据分析与挖掘》阅读。

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原文地址: http://www.outofmemory.cn/zz/13498144.html

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