Authorized System Integrator | Premier Partner
Решения Supermicro


Преимущества серверов Supermicro

Искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления

Превосходные компоненты на основе более быстрой, лучшей и экологичной архитектуры для самых сложных задач ИИ и высокопроизводительных вычислений

Обзор

Технологические достижения в последнее время, такие как искусственный интеллект, анализ данных и машинное обучение, привели к растущей потребности в вычислительных мощностях. В Supermicro мы понимаем, что нашим клиентам нужны решения, которые способны соответствовать современным вычислительным требованиям и доказали, что они дают им большее конкурентное преимущество. Чтобы справиться с этими проблемами, Supermicro предлагает индивидуальные решения, которые отвечают даже самым сложным задачам проектирования и развертывания высокопроизводительных вычислений.

Supermicro и Canonical сотрудничают в разработке решений с машинным обучением TensorFlow.

Это решение создано и проверено с использованием Supermicro SuperServers, систем SuperStorage и коммутаторов Supermicro Ethernet, которые оптимизированы по производительности и разработаны для обеспечения высочайшего уровня надежности, качества и масштабируемости.

Используйте технологию AI с технологией Supermicro Deep Learning

Глубокое обучение, подмножество искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), представляет собой современную процедуру в области компьютерных наук, которая реализует многослойные искусственные нейронные сети для выполнения задач, которые слишком сложны для программирования. Например, Google Maps обрабатывает миллионы точек данных каждый день, чтобы определить оптимальный маршрут или предсказать время прибытия в желаемый пункт назначения. Глубокое обучение включает в себя две части - обучение и умозаключение. Обучающая часть глубокого обучения включает в себя обработку как можно большего количества точек данных, чтобы нейронная сеть «изучала» функцию самостоятельно и модифицировала себя для выполнения таких задач, как распознавание изображений, распознавание речи и т.д. Часть вывода относится к процессу принятия обученной модели и ее использования для принятия полезных прогнозов и решений. Как обучение, так и вывод требуют огромных вычислительных мощностей для достижения желаемой точности.