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立爾訊應時代需求，全新一代GPU計算服務器LT4101是深圳立爾訊公司新推出的一款4U雙路機塔互換式GPU加速計算深度學習服務器。
深度學習正以與歷史上其他計算模型截然不同的方式改變著世界。
2015年以來，人工智能開始大爆發。很大一部分是由于GPU的廣泛應用，使得并行計算變得更快、更便宜、更有效。當然，無限拓展的存儲能力和驟然爆發的數據洪流（大數據）的組合拳，也使得圖像數據、文本數據、交易數據、映射數據全面海量爆發。
深度學習帶來的這場重大技術革命，有可能顛覆過去20年互聯網對技術的認知，實現技術體驗的跨越式發展。
深度學習所基于的多層神經網絡并非新鮮事物，甚至在80年代被認為沒前途。但近年來，科學家們對多層神經網絡的不斷算法優化，使它出現了突破性的進展。
以往很多算法是線性的。而這世界上大多數事情的特征是復雜非線性的。比如貓的圖像中，就包含了顏色、形態、五官、光線等各種信息。深度學習的關鍵就是通過多層非線性映射將這些因素成功分開。
它可以學習貓的分層特征：最底層從原始像素開始學習，刻畫局部的邊緣和紋；中層把各種邊緣進行組合，描述不同類型的貓的器官；最高層描述的是整個貓的全局特征。
它需要超強的計算能力，同時還不斷有海量數據的輸入。特別是在信息表示和特征設計方面，過去大量依賴人工，嚴重影響有效性和通用性。深度學習則徹底顛覆了“人造特征”的范式，開啟了數據驅動的“表示學習”范式——由數據自提取特征，計算機自己發現規則，進行自學習。
阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學習”。“深度學習”是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡“大腦”進行精準復雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。
兩個大腦阿爾法圍棋（AlphaGo）是通過兩個不同神經網絡“大腦”合作來改進下棋。這些“大腦”是多層神經網絡，跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網絡處理圖片一樣。經過過濾，13個完全連接的神經網絡層產生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
第一大腦：落子選擇器 （Move Picker）
阿爾法圍棋（AlphaGo）的第一個神經網絡大腦是“監督學習的策略網絡（Policy Network）” ，觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步。事實上，它預測每一個合法下一步的最佳概率，那么最前面猜測的就是那個概率最高的。這可以理解成“落子選擇器”。
第二大腦：棋局評估器 （Position Evaluator）
阿爾法圍棋（AlphaGo）的第二個大腦相對于落子選擇器是回答另一個問題，它不是去猜測具體下一步，而是在給定棋子位置情況下，預測每一個棋手贏棋的概率。這“局面評估器”就是“價值網絡（Value Network）”，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大概的，但對于閱讀速度提高很有幫助。通過分析歸類潛在的未來局面的“好”與“壞”，阿爾法圍棋能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。如果局面評估器說這個特殊變種不行，那么AI就跳過閱讀。
這些網絡通過反復訓練來檢查結果，再去校對調整參數，去讓下次執行更好。這個處理器有大量的隨機性元素，所以人們是不可能精確知道網絡是如何“思考”的，但更多的訓練后能讓它進化到更好。
2016年，全球深度學習市場估值為2.72億美元，其在自動駕駛和醫療行業的應用越來越多，有望為行業增長做出突出貢獻。這項技術的崛起得益于數據驅動的復雜應用，包括語音和圖像識別。它可以和其他技術一起克服大數據量和高計算能力的挑戰以及改進數據存儲。不同終端應用行業產生的數據量迅速增加，這是行業發展的一個動力。另外，人機交互需求的增長為解決方案提供商提供了新的增長點。
立爾訊全新一代GPU計算服務器LT4101是深圳立爾訊公司新推出的一款4U雙路機塔互換式GPU加速計算深度學習服務器。采用Intel C612高性能芯片組，支持Intel E5-2600V3系列處理器，該機型擁有16個DDR4 DIMM插槽最多支持內存容量1TB，支持8塊熱插拔3.5寸硬盤，1個軟驅插槽，支持4個全高全長雙寬的GPU卡插槽，另提供2個PCIE 3.0 x8插槽，1個PCIE 2.0 x4插槽，支持SATA/SAS，板載集成2個1Gb網絡接口，支持多種不同網絡選擇：10Gb以太網、40Gb、56Gb InfiniBand,可實現增強的高速性能和I/O靈活性，滿足不同應用程序的互聯需求;板載集成BMC，支持IPMI 2.0遠程管理，2000W鉑金冗余電源；全新一代LT4101高密度GPU加速計算服務器主要應用于高性能計算（HPC）領域，通過GPU承擔部分預算量繁重且耗時的代碼，為在CPU上運行的應用程序加速，幫助您完成更多計算任務、處理更大數據集、縮短應用運行時間。
深度學習，高性能計算（HPC），數據挖掘，大數據分析
LT4101適用于目前主流的32位及64位HPC應用，主要針對計算物理、計算材料、計算化學、生命科學、基因，蛋白質結構研究、制藥工程、石油勘探、衛星信號處理、CAD/CFD結構力學流體力學仿真、天氣預報等傳統HPC領域，在互聯網、金融、數據挖掘、深度學習/機器學習、大數據分析等新興的高性能計算領域也逐漸得到廣泛應用；作為高性能計算新興應用領域，深度學習（Deep Learning）是近年來機器學習的熱點，在圖像識別、語音識別等領域取得了突破性進展，其應用模式采用大數據+深度神經網絡模型相結合，以GPU集群方式對數據或深度網絡模型進行并行化，加速程序執行效率。利用GPU來加速深度學習，訓練深度學習網絡，可以充分發揮GPU數以千計計算核心的高效并行計算能力，在使用海量數據訓練數據場景下，所耗費時間大幅縮短，占用的服務器也更少。采用GPU集群作為基礎架構搭建深度學習/機器學習平臺，已成為目前該領域首選解決方案，并廣泛應用于互聯網行業。
深圳市立爾訊科技有限公司始終專注高端服務器行業應用定制服務，立爾訊主要提供：定制服務器，伺服器，GPU服務器，高密度服務器，刀片服務器，四子星服務器,雙子星服務器,低延時服務器,塔式服務器，機架服務器等服務器定制服務和相關解決方案，研發能力強勁，多項專利打造定制化服務器應用，致力打造高端服務器云智能應用平臺。服務熱線：0755-23104880。
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