市场现状与问题
传统的用于深度学习训练的计算机存在诸多问题，如服务器/工作站噪音大、分布式集群成本高等。此外，大部分GPU计算机往往只关注GPU卡数量，而忽视了整体硬件配置的均衡性和不同学习框架对GPU卡的适配要求。
UltraLAB GXM系列引入新特性
针对深度学习应用计算的特点，UltraLAB推出GX480M和GX610M，解决数据存储要求、CPU要求、GPU要求和内存要求的种种问题。其中，通过PCIe接口实现并行存储，提供高带宽读取；合理推荐CPU频率、三级缓存和核数；要求GPU的数据带宽和容量匹配，并强调内存带宽最大化和容量合理化。
数据存储要求
深度学习需要一个良好的存储系统来保存历史资料，包括文字、图像、声音、视频等。UltraLAB的解决方案是通过PCIe接口进行并行存储，最多支持16个硬盘的并行读取，满足海量数据密集io请求和计算需要。
CPU要求
CPU在深度学习中扮演着重要角色，主要用于数据预处理、GPU计算前数据处理、控制数据切分和处理等任务。UltraLAB提出合理的CPU推荐，包括高频率、大缓存和足够的核数，以加速这些计算过程。
GPU要求
GPU在深度学习中负责数据建模计算和运行复杂算法，需要具备高数据带宽、足够的显存大小和与CPU核数匹配的特性。UltraLAB建议选择PCIe8x 3.0以上的数据带宽、显存大小合适的GPU卡，并确保CPU核-GPU卡一对一的计算匹配。
内存要求
内存在深度学习中用于存放预处理数据和中间结果，需要最大化数据带宽和合理化容量。UltraLAB推荐选择Xeon E5v4处理器，以实现最大内存带宽和容量大于GPU总显存的目标。
通过UltraLAB GXM系列的全新设计和特性，深度学习领域的训练计算机将迎来更为高效、稳定的解决方案，帮助用户更轻松地应对各种挑战和需求。UltraLAB致力于打造用户友好、性能强劲的AI超级异构计算机，助力科研单位和企业提升计算效率和创新能力。
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