深度学习服务器--LINKZOL基于8个GTX1080Ti的GPU计算服务器性能测试

深度学习服务器
测试平台：型号：LZ428-GR
系统环境：Ubuntu 16.04 LTS
测试配置：2颗十核E5-2630V4（2.2GHZ，8.0GT/S），64G（16G*4）DDR4 2133MHZ内存,
1片512G 企业级SSD,1片2T企业级硬盘，8个GTX 1080Ti（CUDA核心数3584，11G DDR5显存）。

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深度学习（Deep Learning）GPU服务器/GPU工作站

深度学习（Deep Learning）GPU服务器/工作站LINKZOL主机配置深度学习参考配置
深度学习近几年热度非常高的计算应用，其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解析数据；
LINKZOL深度学习系列GPU服务器/工作站在各大高校，研究所以及研究开发性质的企业应用非常广泛

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深度学习基于生物识别门禁系统GPU服务器、GPU工作站

深度学习基于生物识别门禁系统GPU服务器、GPU工作站应用
生物识别门禁系统采用生物识别技术在安防行业应用已经越来越多,应用的技术越来越成熟，并且应用范围也越来越广，包括银行、监狱、部队，地铁、机场、车站、海关、银行、政府机关、高档小区等场所等单位都在采用生物识别的门禁系统来加强其管理的安全性和使用的方便性

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高性能计算服务器基于Infiniband QDR计算平台linpack测试报告

​基于linkzol高性能计算平台LZ-6028SFPR系列，单节点采用英特尔XEON E5-2690V2处理器，128G DDR3 1866MHZ，600GSAS硬盘；
计算网络采用Infniband QDR(40GB),管理网络采用千兆网络
存储：采用Linkzol大容量LZ-648系列，24块4T SAS硬盘

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GPU渲染服务器：搭载8 QUADRO 专业图形卡，测试GPU加速

GPU渲染的最佳搭档自然是NVIDIA Iray，它是一款基于物理效果的渲染引擎。现在很多专业设计应用都已集成了Iray，同时，NVIDIA也刚刚开始为终端用户直接提供Iray插件，为他们带来最新的技术和功能支持

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GPU服务器通过Intel PHI安装MPSS测试程序手册

利用LINKZOL的GPU服务器，型号：LZ-743GR-2G采用2个PHI卡，运行INTEL MPI程序，mpirun是简化的启动MPI进程方式，编写MIC程序（串行程序，OPENMP并行程序）

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分子动力学模拟也能用GPU加速？NVIDIA Tesla告诉你答案

AMBER(Assist Model Building with Energy Minimization)是一款著名的分子动力学模拟软件包。从 V11 版本开始，AMBER 开始可以使用 NVIDIA 的 GPU 来进行显性溶剂 PME 和隐性溶剂 GB 仿真。
本测试针对 Cellulose（纤维素）进行，确认AMBER在 GPU 上的加速效果。

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