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nvidia tesla k40 價格全新

詳細說明

熟悉深度學習的人都知道，深度學習是需要訓練的，所謂的訓練就是在成千上萬個變量中尋找*佳值的計算。這需要通過不斷的嘗試實現收斂，而*終獲得的數值并非是人工確定的數字，而是一種常態的公式。通過這種像素級的學習，不斷總結規律，計算機就可以實現像像人一樣思考。如今，幾乎所有的深度學習(機器學習)研究者都在使用GPU進行相關的研究。當然，我說的是“幾乎”。除了GPU之外，包括MIC和FPGA也提供了不同的解決方案。NVIDIA如何看待不同的硬件架構對深度學習的影響，又是如何評價這些技術的呢?

　　

　　除了硬件方面的因素之外，英偉達中國區技術經理賴俊杰也從軟件方面解答了GPU對于深度學習應用的價值。首先從深度學習應用的開發工具角度，具備CUDA支持的GPU為用戶學習Caffe、Theano等研究工具提供了很好的入門平臺。其實GPU不僅僅是指專注于HPC領域的Tesla，包括Geforce在內的GPU都可以支持CUDA計算，這也為初學者提供了相對更低的應用門檻。除此之外，CUDA在算法和程序設計上相比其他應用更加容易，通過NVIDIA多年的推廣也積累了廣泛的用戶群，開發難度更小。*后則是部署環節，GPU通過PCI-e接口可以直接部署在服務器中，方便而快速。得益于硬件支持與軟件編程、設計方面的優勢，GPU才成為了目前應用*廣泛的平臺。

　　深度學習發展遇到瓶頸了嗎?

　　我們之所以使用GPU加速深度學習，是因為深度學習所要計算的數據量異常龐大，用傳統的計算方式需要漫長的時間。但是，如果未來深度學習的數據量有所下降，或者說我們不能提供給深度學習研究所需要的足夠數據量，是否就意味著深度學習也將進入“寒冬”呢?對此，賴俊杰也提出了另外一種看法。“做深度神經網絡訓練需要大量模型，然后才能實現數學上的收斂。深度學習要真正接近成人的智力，它所需要的神經網絡規模非常龐大，它所需要的數據量，會比我們做語言識別、圖像處理要多得多。假設說，我們發現我們沒有辦法提供這樣的數據，很有可能出現寒冬”。

　　不過他也補充認為——從今天看到的結果來說，其實深度學習目前還在蓬勃發展往上的階段。比如說我們現階段主要做得比較成熟的語音、圖像方面，整個的數據量還是在不斷的增多的，網絡規模也在不斷的變復雜�，F在我沒有辦法預測，將來是不是會有一天數據真不夠用了。

　　對于NVIDIA來說，深度學習是GPU計算發展的大好時機，也是繼HPC之后一個全新的業務增長點。正如Pandey所提到的那樣，NVIDIA將世界各地的成功經驗帶到中國，包括國外的成功案例、與合作伙伴的良好關系等等，幫助中國客戶的快速成長�！耙驗楝F在是互聯網的時代，是沒有跨界的時代，大家都是同等一起的。”

K40的顯存頻率也從之前的5.2GHz提高到了6GHz，顯存位寬依然是384bit。帶寬從之前的250GB/s提高到了288GB/s，不過TDP繼續維持K20X的235W水準，整體控制的很不錯。

*大的變化要屬顯存容量了，之前K20X標配的是6GB，此次K40搭配的是12GB顯存，不過顯存顆粒的數量并沒有增加，因為NVIDIA這次使用的是4Gb顯存，此前包括桌面及Tesla、Quadro產品線上使用的顯存顆粒都是2Gb容量，因此在維持24片顯存的情況下Tesla K40的總容量提升到了12GB（24x4Gb），而K20X只有6GB（24x2Gb）。

還有一個值得注意的變化，那就是Tesla K40終于實現PCI-E 3.0支持了，雖然之前的Tesla K20X設計上也是支持PCI-E 3.0的，但是實際啟用的還是PCI-E 2.0速度，此前NVIDIA在IVB-E發布時就有過類似的兼容性問題，現在已經不存在這樣的問題了，支持PCI-E 3.0將使得K40與CPU之間的帶寬從8GB/s提高到15.75GB/s。