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适合深度学习的云服务器

作者/来源:新睿云小编 发布时间:2019-07-19

如果你问时下什么技术最火热,不出意外应该会有很多人说人工智能,不过人工智能的本质是什么很少有人能理解。简单来说,人工智能的目标就是让机器学会学习,要达成这一目标,需要一种技术——深度学习。这个技术很早就有人提出了,为什么最近人工智能才大火起来,主要原因还是硬件设备以前不支持,而现在有了适合深度学习的GPU云服务器提供支持。这篇文章,我们就来聊聊适合深度学习的云服务器。

云服务器1

云服务器

首先要知道云服务器是什么。在2006年亚马逊推出AWS的弹性云服务器,可以说是云服务器最早的产品,将各种资源整合,为用户提供便捷、弹性的计算服务。但是当时的云服务器,配置普遍偏低,网站建设或者企业跑业务还可以,对于那些需要极高算力的业务,就很难满足需求,例如气象研究以及本文要将的人工智能。

GPU云加速器

那么为什么这几年这些业务开始火了起来?当然是云服务器设备升级,有了更加强大的硬件支持,这其中最重要的一个硬件,就是英伟达公司出品的GPU云加速器。

很多时候,我们也把这一硬件叫做显卡(也是显卡公司的产品),系列名为“Tesla”。这是一款将从前的设想变为现实的产品。以前的云服务器都是以CPU为核心,GPU一直是以图形处理闻名,了解的人都知道,一般情况下GPU的计算能力是远超CPU的,那么如果让GPU来处理CPU的任务,会不会变得更加高效?这就是GPU云加速器的诞生原因了。

GPU云服务器

安装了GPU云加速器的云服务器,就叫GPU云服务器,相比以CPU为核心的云服务器,这一款产品具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于3D图形应用程序,视频解码、深度学习,科学计算等应用场景。其最低配置的计算能力也要比高配置的CPU云服务器要强很多。

云服务器2

如何帮助深度学习

那么GPU云服务器为什么是适合深度学习的云服务器呢?因为深度学习技术,归根结底,也是大数据技术,即把海量的数据整合进行处理,以前这一技术没有发展起来,是因为云服务器处理这么多数据的效率过低,或者使用多台云服务器提高效率的方式,成本投入太大,直到GPU云服务器的出现,效率和成本的矛盾得以调和,更多的企业能够以一个相对较低的成本来研究深度学习。

而深度学习技术的发展,就是在推动人工智能的发展,因此,有了这样适合深度学习的云服务器,这几年,人工智能才越来越火,也许在这个世纪,那些电影中的画面,能够成为现实,人工智能作为新的劳动力为人类提供更加优质的服务。

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