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探秘人工智能背后的异构超算服务器

目前,国内人工智能技术已经日趋成熟,科大讯飞的语音识别、小米的智能硬件都从各个领域影响着我们的生活。人工智能背后,是由深度学习建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,让机器会思考会判断。但是深度学习所需要的并行计算不是CPU的强项,因此高性能的CPU+GPU协处理加速的服务器正成为实现深度学习必不可少的基础硬件。 但是,目前市场上GPU服务器的配置各异,有2U2卡,1U4卡,3U8卡,4U4卡,4U8卡等等服务器形态。如何做好选择,搭建最合理的训练架构,是开启深度学习之路的第一步,这一步也会关系到后期训练的效果。那么,阿里巴巴、奇虎等领先的互联网企业为何选择NF5568M4这类4U4卡的异构超算服务器? 性能为王,但仍需考虑适用性 多卡GPU+CPU架构架构需要大量的GPU核心数,在单机内的选型原则,以最多卡数为主。理论上,单机越多GPU卡的堆叠,性能也会达到更高。但是,每块GPU卡的功耗在235W—250W左右,加上服务器的CPU和其他部件,一台4卡GPU机器在工作状态会达到近2000W的功率,而8卡的甚至能达到3600W以上。 GPU卡因强大的并行...

Cloudera CTO: Hadoop与Spark是合作不是取代

在开源领域,Hadoop算得上是最成功的项目之一。这个诞生于2006年的开源项目,如今几乎成了大数据的代名词,越来越多的企业正在将Hadoop应用到他们的业务中。Hadoop已成为各类企业解决海量数据的通用处理平台,被广泛运用到医疗、教育、交通等多个行业,用来对数据进行分析处理、对未来进行预测。尽管如此,作为一个开源项目,Hadoop也面临着架构复杂、技术门槛高等诸多挑战,特别是随着人工智能热的出现以及Spark等新一代大数据处理框架的崛起,企业对Hadoop出现了很多需求。在这种情况下,Hadoop会做出哪些调整?即将发布的Hadoop 3.0会有哪些改进?就显得尤为引人瞩目。就此话题,在不久前举行的Strata+Hadoop新加坡大会期间,记者专访了Hadoop的一个重要玩家Cloudera 的创始人兼CTO Amr Awadallah。 Cloudera 的创始人兼CTO Amr Awadallah Hadoop成为海量数据处理的通用平台 在Amr Awadallah看来,过去的10年来,Hadoop的发展归为三个阶段,2008年之前Hadoop是证明了其可用性,给使用者以信心;...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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