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企業(yè)虛擬化、自動(dòng)推理、深度學(xué)習、高性能計算

    PR4920P適用于目前主流的32位及64位HPC應用，主要針對生物信息學(xué)、計算化學(xué)、計算金融、計算流體力學(xué)、計算結構學(xué)、數據科學(xué)、安防監控、電子設計自動(dòng)化、感覺(jué)與計算機視覺(jué)、機器學(xué)習、醫學(xué)成像、數值分析、天氣與氣候等傳統高性能計算（HPC）領(lǐng)域的應用；

    作為新興的應用領(lǐng)域，深度學(xué)習（Deep Learning）是近年來(lái)機器學(xué)習的熱點(diǎn)，在圖像識別、語(yǔ)音識別等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，其應用模式采用大數據+深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型相結合，以GPU集群方式對數據或深度網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行并行化，加速程序執行效率。利用GPU來(lái)加速深度學(xué)習，訓練深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )，可以充分發(fā)揮GPU數以千計計算核心的強大并行計算能力，在使用海量數據訓練數據場(chǎng)景下，所耗費時(shí)間大幅縮短，占用的服務(wù)器也更少。采用GPU集群作為基礎架構搭建深度學(xué)習/機器學(xué)習平臺，已成為目前該領(lǐng)域重要解決方案，并廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。

GPU在高性能計算領(lǐng)域的使用，使得CPU不再是計算芯片的僅有選擇。與CPU相比，GPU具有更強大的計算能力（目前NVIDIA V100具有5120個(gè)CUDA核心，640個(gè)Tensor核心），任務(wù)處理模式更為簡(jiǎn)單，逐漸應用于高性能計算的各領(lǐng)域，助力行業(yè)快速發(fā)展。GPU以其強大的計算能力，吸引用戶(hù)采用GPU加速應用程序的執行效率，同時(shí)GPU還具有成本低、性能高、功耗小等優(yōu)勢，降低用戶(hù)的整體擁有成本。