安擎（天津）计算机有限公司

   安擎（天津）计算机有限公司的机器学习平台、南京人工智能服务器深受广大客户的喜爱，公司与客户建立了长期稳定的合作关系。安擎计算机提供的深圳高密度服务器定制、深度学习GPU集群解决了广大客户的需求。安擎计算机实力雄厚，重信用、守合同、以优质的服务和诚实守信的原则，赢得了广大客户的信任。

    自2017-05-25成立以来，安擎（天津）计算机有限公司一直坚持“以顾客为中心，一切以用户价值”为依归，本着“诚信、创新、高效、超越”的精神，秉承“科学管理、精心设计、优质服务、追求精湛”的质量方针，真诚的为客户提供优质的机器学习平台产品及服务，满足客户多元化的智能系统化需求。延伸拓展产品详情：怎样为深度学习系统选择GPU深度学习GPU集群选择依据三方面的要求来选择：一，预算，如果预算很有限，比如4万左右，那么深度学习计算服务器的扩容性是有限的，初学一般2个GPU卡的深度学习计算平台就可以，至于卡的选择可能可以选择一个TESLA K80或者2个nvidia 1080，或者2个TITANX。二，如果追求稳定性，那么Tesla系列的GPU无疑是最合适的，可以选择显存大一些的，如K80的GPU卡24G显存，或者16G显存P100，或者P40。如果不追求说稳定性，那么GPU卡可以选择游戏卡，如TITANX，1080ti，1080等。第三，是否考虑静音，如果是要放在办公室环境要静音，那么无疑只能选择GPU卡主动散热的，如K40C，或者TITANX，1080ti .其他TESLA的卡都是被动散热，需要有独立环境或者说是机房。深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别？（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。（2）CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。2、深度学习深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、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，例如图像，声音和文本。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。使用神经网络训练，一个大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的参数会消耗很多的时间，在神经网络训练过程中，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU，GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。

   我们一直以持续，稳定的速度增长，我们始终坚持人尽其才，物尽其用，事无巨细，倾心为之的科学又人性化的管理理念和微利带来巨大市场的营销理念。在行业中赢得了良好的口碑，深度学习GPU集群、南京服务器定制公司得到国内外广大客户的一致好评！欢迎各界朋友莅临参观、指导和业务洽谈。官网：www.enginetech.cn
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