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| SG202****841001人工智能运算卡 | 3.0/ | 190000.0 | 无 | 无 | 板卡硬件指标:单精浮点运算能力 :FP32 19.5 TFLOPS /双精浮点运算能力 :9.7 TFLOPS/混合精度TF32 :156TF /GPU显存 :80GB HBM2e,5120bit 位宽/GPU显卡带宽 :1935GB/s/互联接口:支持通过 NVLink Bridge 连接最多 2 个 GPU,带宽为 600 GB/sINT8 Tensor Core: 624 TOPS (稀疏模式下可达 1248 TOPS)/最大热设计功耗 (TDP): 300W 软件部署指标:一、调度管理软件功能 1. 支持图形处理器多实例(GPU MIG)调度管理,每10GB显存支持不少于7个实例。支持静态和动态两种管理模式,支持可以进行节点级的配置混合使用,支持集群中部分GPU节点配置采用静态管理模式,支持部分GPU节点采用动态管理模式。 2. 支持GPU负载均衡调度,保证一台GPU服务器上多个GPU能够均衡地使用。提供GPU绑定功能,支持Linux和Windows的GPU绑定功能,可将计算任务和指定GPU进行绑定,实现GPU独享。 3. 提供GPU平铺视图,支持对GPU型号、核心数和单精度/双精度浮点计算能力、显存利用率趋势图及集群中所有GPU的使用情况实时监控;支持GPU详情监控,对单个GPU的性能指标和使用进程实时监控,展示GPU单精度和双精度浮点运算能力指标。 二、仿真软件功能 1. 具有不同类型神经元和突触的配置能力,能够模拟整合发放模型(LIF),HH模型、izhikevich模型,可对突触时间常数进行配置。 2. 能够对脉冲神经网络中的时间信用进行再分配,支持基于概率的误差反向传播。 3. 支持大规模脉冲神经网络的神经工程框架下的多类认知任务,如识别、决策和运动控制等。 4. 支持脉冲时间依赖可塑性的学习规则。 5. 支持梯度替代法与人工神经网络转脉冲神经网络两种主流脉冲神经网络学习算法。 6. 支持连续吸引子神经网络,支持多选项知觉决策的动力学机制与基于前额叶皮层的工作记忆模型。 7. 支持基于短时程可塑性的循环连接脉冲神经网络,支持静默式工作记忆和信息累计决策。 8. 支持对事件信号的光流估计。 三、应用软件部署 CUDA- 显卡 c 语言库。提供了统一不同架构的标准。 cuDNN- 基于 CUDA 的深度神经网络库。 pip- Python 包管理工具。 TensorFlow- 谷歌开发的深度学习库。 Theano- 运行于 GPU 的数学基础库。 CNTK- 微软搜索开发的深度学习框架。 Keras- 深度学习库包装层(对外提供统一调用,内部可使用不同的深度学习框架),支持 TensorFlow,Theano 和 CNTK。 PyTorch(v0.2.0)- GPU 加速运算的动态深度学习库。 | 按行业标准提供服务 1、完成软件部署要求,新增计算节点无缝接入原来有计算平台, 2、本地服务商,提供5年7x24X4小时保修服务,2小时到达现场服务; 3、安装服务要求技术工程师上架安装及系统安装及集群管理软件部署; 4、GPU硬件要求为原厂全新,并提供原厂全新证明,非原厂全新拒收。 4、保障项目顺利实施优先具有项目管理证书(PMP)以及信息技术服务管理体系认证和质量管理体系认证的潜在供应商。 |