特控弹性GPU服务器EIS-4205R系列，让智能时代更智能，灵活支持AI模型线下训练和线上推理

时间： 2024-10-18 来源：特控官网

技术问答

曾经在半个世纪之前，作为深度学习的思想和模型就开始进行研究和探索，卷积神经网络在上世纪九十年代就已经提出，并进行了一系列知识完备。但是，近10年才是深度学习的高速发展时期，深度学习这一概念现在才慢慢开始被大家熟知。这里面有很多原因，其中最主要的原因是：计算机计算能力的飞速发展以及互联网大数据的完备。

AI计算平台涉及到GPU、CPU、TPU、FPGA等硬件，每类硬件背后都有代表企业。英伟达GPU以卓越的性能，在AI计算中占据了相当大的市场；英特尔在CPU上有得天独厚的优势，并擅长布局生态，譬如将CPU与FPGA相结合；谷歌瞄准深度学习场景，发布专用TPU加速器。

深度神经网络具有数以万计的参数，以及非常巨大的计算量，普通计算机根本不具备如此强大的计算水平，随着计算机性能的进一步提高，深度学习专用的GPU开始出现，以NVIDIA Tesla V100系列为例，单个GPU中即可提供高达100个CPU的性能。通过极其优越的性能承担预算量繁重且耗时的代码，使得AI模型训练的过程大幅缩短。

制造业是国民经济的支柱和基础产业，是我国经济持续增长的重要支撑力量。如今，为实现“新工业革命”时代下制造业模式创新与企业变革，制造业必须贯彻“智能制造2025”发展战略，而推进智能制造，关键在于推动深度学习的基础研究和应用。而搭建深度学习平台，抢占智能时代先机，离不开硬件条件的支持。广州特控研发团队经过不懈努力从而完成了AI服务器的落地推广。

“通过更加确切、清晰的数据支持，人工智能技术可以帮助我们的操作人员做出更加明智的决策。这帮助我们不断优化生产流程，提高产品质量。”

特控2019年首发面向AI 云设计的弹性GPU服务器 EIS-4205R系列，可灵活支持AI模型的线下训练和线上推理。

支持英特尔至强系列CPU达到面向线下训练对性能的需求，可支持8颗最高性能的Tesla Volta GPU以PCI-E或NVLink的高速互联；

面向在线推理对高能效比的需求，可支持8颗高能效比的Tesla P4 GPU，适用于语音、图片、视频场景；

在智能视频分析场景下，可同时处理300路以上1080p高清视频结构化；

在数据存储和通信性能方面，支持240TB大容量存储，能实现高达400Gbps的通信带宽和1μs的超低延迟。

产品技术特点

GPU卡扩展性强，最大支持8-10张，超过69.92TFLOPS的GPU性能；

内存扩展性强，最大24槽3TB内存；

双路E5-2600系列处理器，性能强大例如2*E5-2680V4；

智能管理，可以提供IPMI管理服务器运行状态，监控每颗CPU，每条内存、每张显卡、每个风扇的状态；

形态多样，满足各种应用场景的需求。

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