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常见问题

1、学校目前想要搭建人工智能深度学习平台，平常都是些老师给学生做一些课堂教学，有时候会有一些科研的项目需要复杂的运算，一般用什么GPU？

目前做校园深度学习平台主要分2个技术领域，1个是用容器的解决方案，1个是用虚拟化的方式。考虑到兼顾教学和科研，因此在这两套方案上选择也不相同，容器的方式建议采用混合GPU的平台，或者多容器共享GPU的模式，虚拟化的解决方案可以采用V100S的产品，根据不同的需求切分不同的计算资源。
2、加速有限元计算的产品解决方案有哪些？

目前有限元计算常用的软件以商业软件为主，比如Matlab，Comsol等，Matlab中多数计算模块都支持GPU加速，GPU类型不限定，同时支持并行计算。因此我们推荐采用8GPU的计算服务器，如果计算量大，可以采用GPU集群。
3、我们是做石油勘探类的业务，对于计算量要求比较高，有没有推荐的GPU方案？

这块领域涉及到HPC高性能计算，涉及到双精度计算，并且对于显存容量有一定的要求，这边推荐使用V100S，并且在服务器上的选择建议选择四卡机器因为涉及到GPU之间的通信问题，4GPU机器在做GPU端到端的交互时不会有总线降速的问题。

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