人工智能常用的开发框架

人工智能常用的开发框架如下：

1、TensorFlow

TensorFlow是人工智能领域最常用的框架，是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件，该框架允许在任何CPU或GPU上进行计算，无论是台式机、服务器还是移动设备都支持。该框架使用C++和Python作为编程语言，简单易学。

2、微软的CNTK

CNTK是一款开源深度学习工具包，是一个提高模块化和维护分离计算网络，提供学习算法和模型描述的库，可以同时利用多台服务器，速度比TensorFlow快，主要使用C++作为编程语言。

3、Theano

Theano是一个强大的Python库，该库使用GPU来执行数据密集型计算，操作效率很高，常被用于为大规模的计算密集型操作提供动力。

4、Caffe

Caffe是一个强大的深度学习框架，主要采用C++作为编程语言，深度学习速度非常快，借助Caffe，可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络。

5、Keras

Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库，与TensorFlow、CNTK和Theano不同，它是作为一个接口，提供高层次的抽象，让神经网络的配置变得简单。

6、Torch

Torch是一个用于科学和数值的开源机器学习库，主要采用C语言作为编程语言，它是基于Lua的库，通过提供大量的算法，更易于深入学习研究，提高了效率和速度。它有一个强大的n维数组，有助于切片和索引之类的操作。除此之外，还提供了线性代数程序和神经网络模型。

7、AccordNET

AccordNET框架是一个NET机器学习框架，主要使用C#作为编程语言，该框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至是可视化，除此之外，AccordNET对计算机视觉和信号处理功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。

台式机 重启进入开机 画面 按del键 进入Bios 会有很多选项 你自己找找 一个叫 First-driver 什么的 设置成软盘或者CD-ROM 按F10 出现一个对话框 选择Y 插入你的安装碟就行了

深度学习起源于神经网络，但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，百度“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。

蓝海大脑作为深度学习服务器的专业厂商，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：

1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。

3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

蓝海大脑通过多年的努力，攻克了各项性能指标、外观结构设计和产业化生产等关键技术问题，成功研制出蓝海大脑深度学习水冷工作站 HD210 系列。该产品图形处理速度快，支持 GPU 卡热插拔，具有高性价比，低噪音等特点，外形美观，满足了人工智能企业对图形、视频等信息的强大计算处理技术的需求。更好地为深度学习训练服务。

型号 蓝海大脑深度学习服务器

英特尔

处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB

Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB

Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB

Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB

Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB

Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB

AMD

处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W

显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4

NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,

NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,

NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4

硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),

SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB

SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB

HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB

外形规格 立式机箱

210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266

210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290

210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306

声卡：71通道田声卡

机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）

电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1

软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。

前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4

指承灯电和硬盘LED

灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）

读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）

模拟音频 : 立体声、麦克风

后置接口 PS2接口 : 可选

串行接口 : 可选

USB32 GEN2 Type-C×2

网络接口 : 双万兆 (RJ45)

IEEE 1394 : 扩展卡口

模拟音频 : 集成声卡 3口

连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）

资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)；

可以参考其官网；

操作系统可以安装Ubuntu 1404 LTS，需要如下软件：

编译器：GNU编译器，包括C/C++/Fortran编译器；

Intel编译器，包括C/C++/Fortran编译器、MKL、等；

并行环境：OpenMPI、MPICH等MPI并行环境；

GPU开发环境：最新CUDA驱动、编译器、调试器、SDK及例子文件等；

cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；

深度学习框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要编译提供python接口和Matla（支持mex编译）接口；

DNN平台：基于B/S架构，便于用户实时且可视化地进行DNN的训练、测试

推荐配置一：

计算平台采用：LZ743GR-2G/Q

系统：Ubuntu 14043 x64

CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(22GHz,80 GT/s)

内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）

系统硬盘：INTEL 25寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）

系统硬盘:希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）

GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）

电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源

推荐配置二：

计算平台采用：LZ-748GT

系统：Ubuntu 14043 x64

CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(22GHz,96 GT/s)

内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）

系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）

系统硬盘:3块希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）

GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）

电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源

推荐配置三：

计算平台采用：LZ428GR-8G/Q

系统：Ubuntu 14043 x64

CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(26GHz,96GT/s)

内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）

系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）

系统硬盘:3块希捷25寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）

GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）

电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源；

可以咨询：1381O114665

深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种，科学计算服务器主要用于科学研究，是高性能计算机的一种，介于一般服务器与超级计算机之间。目前，科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右，风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌，多年来一直紧跟科学发展，密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展，结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：

1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。

3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发，根据TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras，Theano等软件计算特征，向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置，欢迎查阅，谢谢。

拥有高性能计算领域优秀的专业工程师团队，具有 10 年以上高性能计算 行业技术支持经验，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。在深度学习、量化计算、分子动力学、生物信 息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密 码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域积累了深厚的技术功 底，和熟练的技术支持能力。提供 Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran 等软件的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

首先进入python,

python

>>>caffe__version__