DeepLearning11：组件

添加额外的gpu与体系成本相比，会增长运营成本，这是与DeepLearning10比拟的状况。随后几年，托管成本将会远远跨越硬件成本。

DeepLearning11:机能影响

本文最重要的是想要展示大年夜这个新体系中获得了若干机能。1600美元的体系和1.6万美元的体系之存放在很大年夜的差别，是以我们估计其影响也会类似。采集了我们的样本Tensorflow，生成Adversarial Network(GAN)图像练习测试用例，并在单卡上运行，然落后入10个GPU体系，用天天的练习周期来表达结不雅。这是一个很好的解释如安在体系的购买价格中增长1400美元或更多的例子。

写在最后

正如人们所想象的那样，DeepLearning10和DeepLearning11消费了大年夜量的功耗。仅仅这两个办事器的平均功率就跨越5kW，峰值更高。这对主机有很大年夜的影响，因为在很多机架中增长0.5RU并不重要。大年夜多半的机架其实不克不及供给25kW +的电源力和冷却才能以知足GPU办事器的需求。

最终，我们欲望在实验室中拥有一个重要的Single Root体系，而DeepLearning11及其10个NVIDIA GTX 1080 Ti 11GB GPU则具备这一点。因为我们倡导起首扩大年夜GPU的大年夜小，大年夜每台机械的GPU数量到多台机械，DeepLearning11既是一个巨大年夜的顶级单机，同时也是基于设计可以扩大到多台机械的平台。

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【义务编辑：武晓燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：全面解读DeepLearning11深度学习服务器

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