AI时代对数据中心的要求

  责任编辑:小编  2020-12-22 02:10:40

您正在做人工智能相关的服务吗?您正在建设用作人工智能运算的数据中心吗?那么九河网()技术人员建议您现在需要重新思考该如何部署你的数据中心了。人工智能需要大量的数据,同时还需要进行海量的计算。在这方面,传统的CPU并不适合,而GPU和FPGA在处理这类任务时享有非常明显的优势,Google为深度学习专门开发的TPU处理器在深度学习方面的效率更是GPU的几十倍。英特尔在意识到FPGA将在未来的机器学习方面发挥很大作用,便花费167亿美元收购 Altera。

FPGA所拥有的低功耗、高性能、兼容性好等特性。在并行计算时,FPGA包含的LUTs、register、DSP等经由网络通过编程连接,实现特定功能,并且可以反复重配使用。无论是对比GPU还是ASIC ,FPGA的兼容性和灵活性都更好。功耗方面,国内某互联网公司进行过测试,一个FPGA加速卡的功耗约为20W-75W的功耗,对应的1个GPU单元为235W-300W。此外,一块中端GPU的每瓦单精度20Gflops/W,而FPGA为60Gflops/W-80Gflops/W。节能效果十分显著。

九河网AI数据中心建设

目前国内许多云计算服务商都已经开始提供专门的GPU云主机,美团云、阿里云、腾讯云都提供了GPU云主机,腾讯云更是提供了FPGA云服务器。可见,国内的云服务商已经开始考虑到AI方面的市场需求。如果你担心公有云的安全性,或者考虑到性价比问题,希望自建数据中心。那你就不能不考虑采用GPU服务器和FPGA服务器来搭建自己的数据中心。

目前市面上常用的数据中心GPU有NVIDIA Tesla 、AMD的Radeon Instinct 系列。FPGA方面则有Stratix V FPGA,微软已经运用在bing的服务器上面。据说,目前在AI研究上,无论是国内还是海外华裔学者,在研究成果数量方面已经占据全世界的40%。未来中国在AI数据中心的建设方面也将走在世界前列。

九河网()全面发展自身技术实力,为企业用户的数据中心建设提供优质的技术服务和设施。

文章来自: 网络推广蜓云网 https://www.tingclouds.com