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　　首先在一个巨大的数据集中，并选定了一种深度学习模型，并尝试用逻辑分组的模式，以便更快速、更准确地识别对象。通过使用大量的复杂的数学公式计算下的深入学习，使计算机更加接近人类的思维方式，就是所谓的深度学习。

　　广阔的胸襟/满足数据存储需求是前题

　　开始深度学习首先需要一个好的存储系统，将文字、图像、声音、视频、数据库等历史资料保存起来，这便需要硬件设备有足够高的内存性能，并拥有较快的数据读取速度及高宽带。

　　如何应对：全新一代ThinkStation P920 搭载英特尔至强系列处理器，拥有高达2TB的2666MHz DDR4内存以及多个M.2和PCIe插槽，并可实现高达12块硬盘。支持装载4个M.2 SSD的阵列卡，同时可对M.2 SSD阵列卡进行读取，相较原有硬盘可带来3-5倍的加速度以及数据安全保障。全面支持M.2 SSD的RAID 0/1/5/10。

　　聪明的头脑/不可忽视的CPU频率

　　在深度学习的过程中，CPU承担着数据从存储系统调入到内存的解压计算、数据预处理以及运行在代码中写入并读取变量执行指令等操作，大家往往将放在了GPU卡数量上，而实际应用中，CPU频率太低会导致数据预处理太慢，将成为整个计算的大瓶颈。

　　如何应对：全新一代ThinkStation P920搭载新一代Xeon处理器，在芯片设计架构采用全新的网格(Mesh)互连架构设计，来取代传统的环形(Ring)互连设计方式，以改善CPU存取延迟和支持高内存带宽需求。

　　同时，新一代Xeon处理器推出后，将不再沿用E5和E7的命名方式，而改分成铂金、金、银的不同等级。

　　ThinkStation P920可支持Xeon铂金、金、银系列处理器，高拥有28个核心以及56个线程，较高核心数量和内存带宽为ThinkStation P920 带来了相较上一代产品43%的性能提升。

　　全新命名规则：

　　Intel Xeon Platinum/Gold/Silver

　　一位数字：8(铂金)、6/5(jin牌)、4(银牌)

　　二位数字：(新命名体系下的)代数，目前是1，即一代

　　三四位数字：具体 SKU(库存单位)编号

　　F后缀： 代表 Fabric;

　　T 后缀：代表高 Tcase/扩展可靠性;

　　M后缀： 代表每 CPU 插槽支持 1.5TB 内存容量，无后缀：则为 768GB

　　专业的分析/深度学习中GPU是核心要素

　　在深度学习的过程中，GPU承担着数据建模计算以及运行复杂算法的关键任务。GPU采用了大量的执行单元可以轻松的加载并行处理，贴合深度学习的大量矩阵、卷积运算的需求。

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　　如何应对：ThinkStation P920全面支持“Pascal”架构NVIDIA Quadro 专业图形显卡，一台工作站多可搭载两块Quadro GP100专业图形显卡以及一块Quadro P4000一块Quadro P5000专业显卡或搭载三块Quadro GP100、Quadro P6000专业图形显卡。Quadro GP100匹配16GB HBM2显存，单精度CUDA核心数 3584个，双精度CUDA核心数1792个，半精/单精/双精浮点运算性能分别是20TFLOPS、10TFLOPS和5TFLOPS，带宽更是高达720GB/s。通过NVIDIA新的AI加速渲染引擎模块，相较原有可带来5倍的渲染速度提升。

　　强健的体魄/均衡整机性能是保证

　　市场上大部分工作站将放在GPU卡数量上，然而，出色的学习能力需要硬件配置整体均衡，各配置的性能才能更好的发挥，同时由于深度学习过程中，数据的训练时间长达几天甚至数周，所以工作站产品必须性能稳定并且有较低的功耗。

　　如何应对：如此持续高负荷的工作，对工作站产品及系统的稳定性要求极高。ThinkStation P920拥有专利的三通道冷却技术和创新的导风罩设计，使其在运行中始终保持较低的工作温度。同时联想引用了一套由美国国防部设计的军标测试标准，8项严苛的军工级检测以确保每一台出厂的联想P系列工作站拥有很可靠性能，以应对高负荷的工作站任务。

　　全新上市的ThinkStation P920、P720以其综合强大的性能助人工智能深度学习更快一步。

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