深度学习所需的软件
UltraLAB GXM图灵工作站
数据存储要求：做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。。。性能要求：a.数据容量：提供足够高的存储能力b.读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽c.接口：高带宽，同时延迟低传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本高UltraLAB解决方案：将并行存储直接通过PCIe接口，提供最大16个硬盘的并行读取，数据量大并行读取要求高，无论是总线还是硬盘并行带宽，都得到加大提升，满足海量数据密集io请求和计算需要
CPU要求：CPU的主要任务（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算（2）GPU计算前的数据预处理（3）运行在代码中写入并读取变量执行指令，如函数调用启动在GPU上函数调用，创建小批量数据启动到GPU的数据传输（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制（5）求解后数据保存前的压缩计算 上述每一类操作基本都是单核计算模式， 如果要加速这些过程，唯有提升CPU频率 传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求UltraLAB合理推荐：a.CPU频率：越高越好b.CPU三级缓存：越大越好c.CPU核数：比GPU卡数量大（原则：1核对应1卡，核数要有至少2个冗余）
内存要求主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放UltraLAB合理推荐：a.数据带宽最大化：单Xeon E5v4 4通道内存，双Xeon E5v4 8通道内存，内存带宽最大化 b.内存容量合理化：大于GPU总显存
目前提供两种机型：GX480M和GX610M
GX480M技术规格一览表
GX610M技术规格一览表END
和市面上深度学习计算机系统相比，优势如下：
完全处于办公环境（静音级）、不再被噪音所困扰
配备基于PCIe总线的海量高速并行存储（最大容量180TB），延迟低，支持最大15个并行读，硬盘io性能大幅提升，性能和管理远超传统的DAS/NAS存储系统
最大10个GPU卡，3.82万计算核，单精度浮点120Tflops
不需要专门的机房，不占过多空间，维护成本极低
不需要作业调度系统，管理难度大幅降低