Подойдет ли рабочая станция RDW КАРЕЛИЯ K414-12N для создания искусственного интеллекта? |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-07-27 12:07 Выбор конкретной модели будет зависеть от решаемых задач и требований к производительности, но, в целом, данная рабочая станция обладает достаточно мощными характеристиками, чтобы стать хорошей платформой для разработки и тестирования различных моделей искусственного интеллекта. Для запуска проекта в массы потребуется больше вычислительной мощности и памяти полноценных СХД. Кстати, говорят, что в новый нацпроект "Экономика данных" может быть включена мера поддержки, предусматривающая выделение грантов до 50 млн рублей для разработчиков ИИ-решений. А также в число мер могут включить льготное кредитование на создание и аренду вычислительных мощностей для ИИ. Стоимость рабочей станции RDW КАРЕЛИЯ K414-12N начинается от 900 000 рублей в базовой комплектации. А какие характеристики и для создания каких моделей ИИ подойдут? Вот некоторые варианты использования рабочей станции RDW КАРЕЛИЯ K414-12N: Модели на основе трансформеров (GPT, BERT, T5 и т.д.). Наличие мощных CPU (до 28 ядер), большой объем оперативной памяти (до 4TB) и быстрые SSD/NVMe накопители позволят эффективно обучать и запускать такие модели. Модели компьютерного зрения (CNN, YOLO, Faster R-CNN и т.д.). Четыре слота PCIe 4.0 x16 дают возможность установить несколько мощных GPU (например, NVIDIA A100 или A40), что очень важно для моделей компьютерного зрения. Модели обработки естественного языка (RNN, LSTM, Transformer и т.д.). Большое количество оперативной памяти и высокопроизводительные CPU помогут обучать и запускать такие модели. Модели рекомендательных систем (Matrix Factorization, Deep Learning Recommendation Model и т.д.). Быстрые SSD/NVMe накопители и высокая пропускная способность шин позволят эффективно работать с большими объемами данных. Почему? Во-первых, высокопроизводительный чипсет C621A и возможность установки до 16 модулей оперативной памяти RDIMM объемом до 256 ГБ с поддержкой скорости до 3200 GT/c создают мощную вычислительную базу, необходимую для ресурсоёмких задач ИИ. Кроме того, обширная фронтальная дисковая подсистема с 12 горячезаменяемыми SFF/LFF накопителями SATA/SAS/NVMe и дополнительными 2 внутренними накопителями позволяет обеспечить достаточное хранилище для больших объёмов данных, необходимых для обучения моделей ИИ. Наличие 4 слотов PCI-E 4.0 x16, FHHL даёт возможность установки высокопроизводительных ускорителей, таких как GPU, которые крайне важны для эффективного параллельного вычисления, характерного для задач машинного обучения. А слоты расширения PCI-E 4.0 x8 FHHL и ОСР 3.0 позволяют расширить функциональность компьютера Интегрированный BMC с поддержкой IPMI, SOL, KVM Over IP и virtual media обеспечивает удалённое управление и мониторинг системы, что упрощает развертывание и обслуживание ИИ-инфраструктуры. Остались вопросы или появилось желание обсудить комплектацию, которая подойдёт именно вам? Пишите свой телефон, имя и почту в личные сообщения группы - передадим контакты менеджеру ?? Источник: vk.com Комментарии: |
|