2020
08/07
深度学习技术使模型能够从现有数据中学习并做出相应的预测,从而在计算机视觉、自然语言处理 (NLP)、游戏和自动驾驶等许多领域取得了巨大的成功。这一成功归功于多种因素,包括改进的算法、对大型数据集的访问以及增强的计算能力。要实现企业规模的高效运行,深度学习神经网络训练的计算强度需要非常强大而且高效的并行体系结构。系统组件的选择和设计,以及针对深度学习使用情形进行精心选择和调整,可以对应用深度学习技术的业务结果产生不同的影响。Dell EMC Isilon F800 全闪存横向扩展 NAS 以及 Dell EMC C4140 PowerEdge 服务器和 NVIDIA Volta 图形处理单元 (GPU) 已被证明能够在行业标准深度学习基准测试中取得卓越的性能结果。
深度学习是一个令人兴奋的机器学习领域,它采用模拟神经网络,让计算机能够对复杂的真实世界的模式进行精确的模式识别。这类全新水平的创新几乎适用于每个垂直行业。一些早期的应用包括高级研究、精准医学、高科技制造、高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶等。对于更高的深度学习性能的需求推动着以下领域的发展:高级深度学习软件框架,用于高密集度并行模型训练的图形处理单元 (GPU) 形式的大规模并行计算,以及支持非结构化图像和视频数据集的并发处理和 PB 级规模的横向扩展文件系统。
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