Hàng khuyến mãi Hang khuyen mai hang thanh ly hàng thanh lý

Hãy chọn Truy cập bằng mobile | Tiếp tục
Từ khóa hot: Thời trang Đồng hồ Thẩm mỹ Xây dựng Chăm sóc sức khỏe   |  
Tìm nâng cao

6 thành phần quan trọng của hệ thống Deep Learning [Copy địa chỉ]

Thời gian đăng: 24/12/2022 09:50:49

Bạn tập trung vào đâu?

Quyết định vận hành tại chỗ

Nhiều người đối phó với câu hỏi có nên mua hệ thống Deep Learning của riêng họ để sử dụng tại chỗ không. Trong khi một số người hài lòng với các giải pháp dựa trên đám mây cung cấp thời gian tính toán, có những điểm rất hợp lệ ủng hộ giải pháp tại chỗ . Một khi quyết định đã được đưa ra, tuy nhiên, điều gì đến tiếp theo? Là các giải pháp đơn giản và sẵn sàng với một vài lựa chọn, hoặc các thành phần cụ thể cần nghiên cứu và xem xét? Câu trả lời ngắn gọn là bất kỳ nhu cầu đầu tư nghiêm túc nào cần được thực hiện và việc mua một hệ thống Deep Learning cũng không ngoại lệ.

Kết hợp hệ thống Deep Learning của riêng bạn là một triển vọng thú vị. Đồng thời, với rất nhiều lựa chọn để xem xét, việc đưa ra một hệ thống để làm những gì bạn muốn, trong phạm vi ngân sách, có thể gây ra một chút khó khăn. Trong bài viết này, chúng tôi đề cập đến các thành phần chính rất quan trọng cho mọi hệ thống Deep Learning và những gì bạn cần biết để đưa ra lựa chọn phù hợp nhất với nhu cầu của mình.

>>> Xem thêm: máy chủ dell R7625


Các khía cạnh cần xem xét cho hệ thống deep learning của bạn:

  • Ngân sách
    Chi phí trả trước của việc kết hợp máy Deep Learning của riêng bạn là rất đáng kể và liên quan trực tiếp đến các thành phần mà bạn chọn. Mỗi thành phần được thảo luận ở đây có nhiều loại và một trong những khác biệt rõ ràng là giá cả. Không giống như hầu hết các sản phẩm, khi khả năng tăng, giá mua cũng vậy.
    Đó là một ý tưởng tốt để có một ngân sách trong tâm trí và cố gắng hết sức để bám vào nó. Thay đổi và nâng cấp vào phút cuối là chấp nhận được, nhưng phấn đấu cho lớp tốt nhất của từng thành phần có thể là một nỗ lực rất tốn kém mà không thực tế đối với một số người.

  • Các dự án hoặc nhiệm vụ mà bạn muốn thực hiện
    Loại hệ thống Deep Learning mà bạn cần sẽ phụ thuộc vào loại nhiệm vụ mà bạn muốn thực hiện. Trong các trường hợp, ví dụ, khi có một lượng nhỏ dữ liệu và nhiều tính toán cần được thực hiện, sức mạnh xử lý thô sẽ là ưu tiên so với lưu trữ lớn hơn và nhanh hơn. Ngược lại, nếu có nhiều dữ liệu phải liên tục được tham chiếu cho các mô hình đào tạo, thì có thể cần một lượng lớn bộ nhớ trên tàu hoặc RAM, để đào tạo ở tốc độ hợp lý.


  • Có thể mở rộng và tùy chọn nâng cấp
    Hệ thống mà bạn kết hợp với nhau bây giờ có thể rất phù hợp với nhu cầu của bạn trong tương lai, nhưng trong bao lâu? Nâng cấp hoặc thêm các thành phần mới vào hệ thống Deep Learning của bạn là một cách tuyệt vời để kéo dài tuổi thọ của nó và có một hệ thống có thể mở rộng là một biện pháp linh hoạt tốt.
    Sự khác biệt giữa nâng cấp và mở rộng rất đơn giản. Nếu một phần đang được thay thế bằng một phần mạnh hơn thì đó là một bản nâng cấp. Nếu một cái gì đó mới đang được thêm vào thì đó là một bản mở rộng. Ví dụ, thay thế CPU cũ bằng CPU mới hơn, nhanh hơn, là một bản nâng cấp đẹp cho bo mạch chủ CPU đơn đủ linh hoạt để hỗ trợ bộ xử lý mới hơn. Ngược lại, đặt bộ nhớ bổ sung vào các vị trí trống để thêm vào tổng kích thước bộ nhớ trên bo mạch, bạn đã có nó – mở rộng. Có thêm các khe cắm trên bo mạch chủ là một ví dụ về mở rộng và có thể mở rộng.


>>> Xem thêm: máy chủ dell R7615


  • Hỗ trợ / Support
    Khi nói đến công nghệ, hỗ trợ là một điều quan trọng cần xem xét. Đối với hầu hết các phần, bạn sẽ không phải lo lắng về việc khắc phục sự cố các thành phần trong máy Deep Learning của mình. Nếu có lỗi xảy ra thì nó sẽ được sửa chữa bởi một kỹ thuật viên được ủy quyền, hoặc thay thế. Loại hỗ trợ liên quan đến nhiệm vụ trong tay có liên quan đến khả năng sử dụng. Về cơ bản, bạn muốn sử dụng các thành phần được hỗ trợ tốt bởi nhà sản xuất.
    Một ví dụ điển hình cho điều này là GPU, trong đó GPU NVIDIA được hỗ trợ rộng rãi hơn so với GPU của các nhà sản xuất khác. Điều này dẫn đến việc nhiều nhà phát triển viết thư viện và ứng dụng tốt hơn, cuối cùng biến NVIDIA trở thành lựa chọn tốt hơn cho hệ thống Deep Learning của bạn .

  • Mốc thời gian
    Mặc dù một số người đam mê khuyên bạn nên mua các thành phần riêng biệt, theo thời gian, đây không phải là loại lời khuyên phù hợp nhất với mọi người. Một yếu tố quan trọng mà một số người bỏ qua là tổng thời gian cần thiết, từ khi bắt đầu đến khi hoàn thành, để xây dựng hệ thống của bạn. Những người đề xuất chiến lược này đề nghị theo dõi thị trường để bán hàng, hoặc nói cách khác là giao dịch tốt, trên các bộ phận cụ thể và mua chúng vào đúng thời điểm. Có ít nhất hai vấn đề liên quan chặt chẽ với kế hoạch này.
    Đầu tiên là bạn không thể kiểm tra các thành phần riêng lẻ khi chúng đến vì chúng phụ thuộc lẫn nhau. Trong một thế giới hoàn hảo, mọi thứ bạn mua sẽ hoạt động hoàn hảo. Tuy nhiên, hầu hết chúng ta đều biết từ kinh nghiệm rằng các bộ phận khi đến nơi (DOA) thường đến đủ để việc kiểm tra trong giai đoạn DOA là quan trọng. Đặc biệt, với các bộ phận mở hộp cứng hay các bộ phận được tân trang lại, đảm bảo rằng chúng hoạt động chính xác là rất quan trọng. Vấn đề là nếu có quá ít bộ phận để tạo ra ngay cả một hệ thống barebones thì việc kiểm tra một thành phần riêng lẻ đòi hỏi phải sử dụng hệ thống làm việc thứ hai. Nếu bạn không có, hoặc ít nhất có quyền truy cập vào một, thì hàng mới đến phải ngồi trên kệ cho đến khi bạn sẵn sàng cho nó.
    Vấn đề thứ hai tiếp theo trực tiếp từ vấn đề thứ nhất, và nó liên quan đến bảo hành chung. Giả sử rằng bạn có thể kiểm tra thành phần mới, hãy xác minh rằng nó hoạt động theo đặc điểm kỹ thuật, nếu nó không có nhà cố định thì nó lại nằm trên kệ. Điều này có vẻ không phải là vấn đề đối với một cái gì đó giống như Thẻ Video NVIDIA hoàn toàn mới với bảo hành ba năm , nhưng đối với các mặt hàng giải phóng mặt bằng hoặc hộp mở, thì nó có thể rất phù hợp.
    Điểm mấu chốt là khoảng thời gian từ khi mua thành phần đầu tiên, cho đến khi hệ thống được xây dựng và thử nghiệm, có vấn đề. Trong một ví dụ cực đoan, bạn không muốn một số thành phần không được bảo hành trước khi chúng được bật.


Công ty cổ phần thương mại Máy Chủ Hà Nội

- Trụ sở Hà Nội: Tầng 1,2,4 - Tòa nhà PmaxLand số 32 ngõ 133 Thái Hà - Q. Đống Đa

Hotline mua hàng Hà Nội: 0979 83 84 84       Điện thoai: 024 6296 6644

- CN Hồ Chí Minh: Lầu 1- Tòa nhà 666/46/29 Đường 3/2- Phường 14 - Quận 10

Hotline mua hàng Hồ Chí Minh: 0945 92 96 96      Điện thoai: 028 2244 9399

- Email: hotro@maychuhanoi.vn

- website: https://maychuhanoi.vn/

- facebook: https://www.facebook.com/maychuhanoi



Đánh giá

Lưu trữ | Phiên bản Mobile | Quy chế | Chính sách | Chợ24h

GMT+7, 29/3/2024 14:35 , Processed in 0.160749 second(s), 136 queries .

© Copyright 2011-2024 ISOFT®, All rights reserved
Công ty CP Phần mềm Trí tuệ
Số ĐKKD: 0101763368 do Sở KH & ĐT Tp. Hà Nội cấp lần đầu ngày 13/7/2005, sửa đổi lần thứ 4 ngày 03/11/2011
Văn phòng: Tầng 9, Tòa Linh Anh, Số 47-49 Khuất Duy Tiến, P. Thanh Xuân Bắc, Q. Thanh Xuân, Hà Nội
Tel: (84) 2437 875018 | (84) 2437 875017 | E-Mail: cho24h@isoftco.com

Lên trên