AUSWAHL DER RICHTIGEN DEEP LEARNING HARDWARE Das wichtigste Auswahlkriterium für den richtigen Deep Learning Server oder Deep Learning Workstation ist die benötigte Rechenleistung für die zu trainierenden neuronalen Netze. Für das Trainieren von neuronalen Netzen sind sehr viele Rechendurchgänge, auch Iterationen genannt, notwending. Gpu server kaufen 2019. Die Anzahl der nötigen Iterationen, die größe und Art der zu trainierenden Daten (z. Anzahl der Bilder und Auflösung und Größe der Bilder für Computer Vision) und die Tiefe des neuronalen Netzes, also die Anzahl der Ebenen und Layer im neuronalen Netz sind ausschlaggebend für die benötigte Rechenleistung. Ausschlaggebend für die benötigte Rechenleistung: -Komplexität des neuronalen Netzes - Anzahl an künstlichen Neuronen, Tiefe / Anzahl Layer des neuronalen Netzes -Anzahl der Iterationen - Anzahl der Durchläufe des neuronalen Netzes zum trainieren des Deep Learning Netzes -Datenmenge - Menge, Art und Geröße der Datenelemente Um die immense Rechenleistung für das Training von neuronalen Netzen zur Verfügung zu stellen wäre ein großes Cluster bestehend aus mehreren CPU Nodes nötig.
549, 00 € entspricht 4, 77 € pro Stunde jährliche Laufzeit, monatlich 3. 239, 08 € entspricht 4, 35 € pro Stunde Storage Erweiterung Zusätzlicher NAS-Speicher für Ihre Server oder Instanzen. Netzwerk Erweiterung Verbinden Sie Ihre Server mit einem Hochgeschwindigkeits-VLAN mit 10 oder 100 Gbit/s für verteilte Berechnungen. Maßgeschneiderte Lösungen Vermissen Sie Ihre Konfiguration? CADnetwork CAD Workstations und Renderfarm Server - Deep Learning Server für Tensorflow, Caffe, Theano und mehr. Wir können fast alle AIME-Server-Hardwarekonfigurationen auch als gehostete Lösung anbieten. Server einrichten Schritt 1: Reservieren Wählen Sie Ihre gewünschte Konfiguration und wir richten Ihr Konto ein. Schritt 2: Anmelden und Konfigurieren Melden Sie sich über ssh oder Remotedesktop bei Ihrer dedizierten Instanz an. Alles ist bereits installiert und dank des AIME ML-Containersystems kann Ihr bevorzugtes Deep Learning-Framework sofort mit einem einzigen Befehl konfiguriert werden: > mlc-create my-container Tensorflow 2. 1. 0 Schritt 3: Beginnen Sie zu arbeiten! Ihr Deep-Learning-Framework ist einsatzbereit.
NVIDIA TITAN V Die erste GPU, die die 100-Teraflop-Barriere für tiefe Lernleistungen durchbricht. NVIDIAs Volta-Chip ist in Betrieb dreimal schneller als der Pascal-Chip-Vorgänger. Ihr Projekt für ein tiefes Lernprojekt kann jetzt mit geringen Investitionen realisiert werden. Gpu server kaufen. Holen Sie sich das Maximum pro Machine Deep Learning-Leistung: Er ersetzt bis zu 30 einzelne CPU-Server mit nur einem Titan V Konfiguration. Verwenden Sie den Titan V für Hochleistungsrechnen, von der Vorhersage des Wetters bis zum Entdecken oder Finden von Neuem Energiequellen. Erhalten Sie Ihre Ergebnisse bis zu 1, 5-mal schneller als der Pascal-Vorgänger von NVIDIA. NVIDIA Volta Chip 5120 CUDA-Kerne 640 Tensor-Kerne CoWoS-Stacked HBM2 mit 12 GB Maximale Bandbreite von 653 Gbit/s Kompatibel: VMWare ESXi, Citrix Xenserver, KVM, Linux, Windows.