Máy Bộ Workstation Cho Machine Learning Development

Còn hàng: Còn hàng

Sản Phẩm Chưa Có giá Niêm Yết Vui Lòng Liên Hệ Fanpage Máy Tính Hưng Danh hoặc Hotline: 0789 866 819

  • Cấu hình máy bộ Workstation cho khối lượng công việc tập trung vào GPU như DNN với TensorFlow hoặc PyTorch
  • Có thể đào tạo GoogleLenet Trên tập hợp 1 triệu ImageNet cho 30 epocs trong thời gian dưới 8 giờ
  • Bo mạch chủ chất lượng cao nhất: 4 khe cắm PCIe đầy đủ X16, PLX, được gia cố bằng kim loại
  • Khung gầm tối ưu với khả năng làm mát tuyệt vời và vận hành êm ái

Liên hệ Hotline: 0789 866 819 (Phòng Kinh Doanh) hoặc Fanpage Máy tính Hưng Danh của bạn để nhận được bảng giá sỉ tốt nhất

Máy Bộ Workstation Cho Machine Learning Development

Cấu Hình Chi Tiết

  • Mainboard: Asus WS C422 SAGE/10G
  • CPU: Intel Xeon W-2235 3.8-4.6Ghz 6c/12t
  • Ram: Kingston Value EEC 128GB (32GB*4) 2666
  • VGA: Gigabyte RTX 2080Ti 11GB GDDR6
  • VGA 2: 3*Gigabyte RTX 2080Ti 11GB GDDR6
  • Soundcard: Onboard
  • Hard Drive 1: Samsung 860 Pro 1TB Sata3 Peak 560MB/s
  • Hard Drive 2: Samsung 860 Pro 2TB Sata3 Peak 560MB/s
  • PSU: Superflower Leadex Platinum 2000W 80 Plus Platinum
  • CPU COOLING: Noctua NH-U12DX i4 Socker Cooler
  • ADDITIONAL COOLING: Arctic MX4 thermal compound
  • CASE: Phantek Enthoo Elite

Câu Hỏi Thường Gặp

Workstation Cho AI TensorFlow có hỗ trợ Docker container trong cấu hình không?

Chưa nhưng sắp có. Một số giải pháp Container đã được thử nghiệm. Cấu hình rất hướng người dùng. Chúng tôi muốn một hệ thống container duy trì trải nghiệm người dùng giống như chạy các ứng dụng được cài đặt cục bộ. Hệ thống EnRoot của NVIDIA là ứng cử viên khả dĩ nhất. nó cho phép container docker được sử dụng theo cách quen thuộc đối với người dùng cuối và tích hợp tốt với JupyterHub

Tôi có thể sử dụng nó như một Máy bộ Workstation cá nhân không?

Được. Cấu hình phần cứng sẽ tạo nên bộ máy để bàn mạnh mẽ cho một hoặc nhiều người dùng. Thật đơn giản để thêm một máy tính để bàn Linux vào môi trường máy chủ. Hệ thống dựa trên Ubuntu 18.04 LTS và ứng dụng “taskel” cho phép cài đặt đơn giản một số máy tính để bàn. bạn vẫn sử dụng Cockpit và JupyterHub/Lab từ máy tính để bàn

Các máy chủ an toàn đế mức nào?

Cấu hình máy chủ dựa trên Ubuntu 18.04 LTS và dễ dàng được cập nhật giao diện Cockpit. Cấu hình được thiết kế để chạy trên mạng cục bộ ( Lan ) hoặc được truy cập thông qua VPN. Nó không cấu hình để truy cập mạng công cộng. Điều đó sẽ yêu cầu quản trị viên mạng cấu hình đúng.

Cả Cockpit và JupyterHub đều được cung cấp qua https an toàn bằng chứng chỉ SSL tự ký. Lưu lượng truy cập vào hệ thống được mã hóa. Chứng chỉ SSL cần được chấp nhật vào của hàng tin cậy của trình duyệt người dùng

Tôi có thể sử dụng thứ gì đó khác ngoài JupyterLab cho công việc phát triển của mình không?

Vâng. JupyterLab là là một môi trường làm việc dựa trên Machine Learning ” Tiêu chuẩn”. Tuy nhiên, cũng có thể kế nối với môi trường phát triển MS VScode với các máy chủ và làm việc với việc sử dụng các công cụ và trình soạn theo VScode tuyệt vời. Ngoài ra, máy chủ có thể được truy cập và sử dụng từ các kết nối đầu cuối SSH nếu muốn.

Có những loại xác thực người dùng nào ?

Các máy chủ được định cấu hình theo mặc đinh để sử dụng tài khoản và mật khẩu người dùng cục bộ. JupyterHub không hỗ trợ ủy quyền OAUTH, Github và Google nhưng các cấu hình nếu yêu cầu quản trị viên hệ thống có tay nghề cao thiết lập

Quý khách cần tư vấn về Máy Bộ Workstation Cho Machine Learning Development vui lòng liên hệ Fanpage Máy Tính Hưng Danh hoặc Hotline: 0789 866 819. Xem thêm các giải pháp về các phần mềm khác: Tại Đây

danh-muc-workstation

SCIENTIFIC COMPUTING

Đánh giá

Hiện tại không có đánh giá nào.

Be the first to review “Máy Bộ Workstation Cho Machine Learning Development”

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *