速度要快，姿態要帥，手頭的工具要換代
工欲善其事，必先利其器，
要達成某個目標，一定得使用匹配的工具。
馬拉松跑道上，皮鞋肯定不是田徑鞋的對手，
F1比賽，臃腫的私家車大概率贏不了流線型的跑車，
相撲場內，多的是膀大腰圓的選手，精瘦者寥寥，
人工智慧訓練時， 4塊GPU肯定比2塊的運算速率更高！
這天，我被朋友叫去公司幫忙，當時大家都在電腦前靜靜地編譯代碼，編譯模擬的時候，朋友被突然彈出的Web頁面吸引——那是一幅令人興奮的畫面：火紅的夕陽下，霹靂遊俠麥克一身勁裝，斜靠在他的高度人工智慧跑車「KITT」上，背後是一望無際的的地平線。朋友一臉憧憬，當年「速度與激情」的夢想又重新燃燒了起來……
為了這個夢，他追逐了22年，來到現在這家研發無人駕駛汽車的公司繼續追夢之旅。
「編譯速度好像有些慢哈！」我的詢問把朋友拉回了現實。
「是的，我被這種編譯速度困擾了很久。」他不禁感嘆，想要達到KITT那種無人駕駛的人工智慧汽車程度，必須提升底層技術的運算速率，代碼編譯和腳本速度要很快才行。
「給伺服器加GPU啊，速度快、性能高，自動駕駛足夠了。」我接茬道。
「是這個理，可是我們公司現在Inference&Training（推理&訓練）的伺服器只插了2塊GPU在運行，性能和速度上都存在瓶頸，尤其現在自動駕駛行業涉及感測器技術、數據融合技術、定位技術等，更需要配合有高效計算能力的伺服器才能完成相關技術研發。」朋友一臉愁容，「對了，你們公司多塊GPU的伺服器什麼時候上市啊？」
啊，既然問到這裡了，那我就要自信地介紹一番了：
針對目前AI市場的火熱需求，戴爾易安信早已經研發上市了幾款支持多塊GPU的伺服器，可以加快應用程序運算速度，滿足各個領域要求最苛刻的技術計算工作負載。
對於TensorFlow/CNN/RNN/DNN/LSTM/GAN/Rl/Nrl/Ge/Krl等主流的深度學習模型，以下幾款戴爾易安信伺服器比較合適：
PowerEdge C4140：
是戴爾易安信專門針對GPU計算優化設計的伺服器。在1U空間內，支持4塊雙寬高速GPU卡，提供單機最高62.8 FP32 TFlops，500 Tensor TFlops計算性能。
C4140的主板支持集成NVLink或PCI-E switch，為GPU通信提供更高效的解決方案並提高深度學習訓練參數同步效率。它還支持NVME SSD存儲，單卡最大容量6.4TB，可為小文件訓練提供最佳的IO性能。
PowerEdge T640：
PowerEdge T640：
提供5U機架式GPU部署方案，單台伺服器最高可以支持4塊雙寬GPU卡。T640最高可以提供32塊2.5寸硬碟槽位，適合於大訓練數據集本地硬碟存儲。
P
owerEdge R740 & R740xd：
PowerEdge R740&R740xd：PowerEdge R740 & R740xd：
PowerEdge R740與R740xd採用標準2U機架式設計，單台伺服器最高支持3塊雙寬GPU卡或者6塊單寬GPU卡（如Telsa P4）。R740/R740xd支持FPGA，單機最高支持4塊FPGA。
R740/R740xd主要適用於AI中小規模Training與Inference推理場景。
PowerEdge R940XA：
PowerEdge R940xa支持4個CPU與4個GPU相配合，實現CPU與GPU 1:1高性能配比。主要面向數據密集型應用、機器學習領域GPU資料庫加速。R940最高可支持4塊雙寬GPU或者8塊FPGA，最高支持32塊2.5寸HDD/SSD硬碟和4塊NVME SSD驅動器。
這些PowerEdge伺服器的GPU數量最多可達4塊，性能得到極大提升，可以很好地滿足自動駕駛業務上的AI技術需求。
另外，戴爾易安信14G新一代PowerEdge產品，除了搭載多塊GPU，還支持多塊型號為Intel Arria 10的FPGA，幫助加速核心工作負載，可在幾分之一秒內重新編程，其數據路徑與工作負載的關鍵演算法完全匹配。這種多功能性可實現更高性能，更高功效和充分利用的數據中心。
「怎麼樣？對我們公司新產品還滿意嗎？」我得意地對朋友挑眉。
「滿意，滿意，我這就向公司申請採購。」朋友笑得合不攏嘴，手指在空中飛舞。
這是一個快速變遷的時代，身處這個時代洪流里的每個人，都在享受著日新月異的便利生活。
在這些便利和舒適的背後，是一場正在深刻改變我們生活和社會的科技浪潮—人工智慧，當下許多企業都想搭上人工智慧的快車以期獲得新時代下突出的競爭優勢，向人工智慧進軍的路上，怎能缺少良好的IT工具，來戴爾易安信，選擇高效的IT解決方案，為您的科技目標註入強大力量吧。
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