深度学习硬件架构设计，硬件架构师是做什么的

深度学习架构包括

1、尽管Caffe又重新崛起，从架构上看更像是TensorFlow，而且与原来的Caffe也不在一个工程里，可以独立成一个框架来看待，与原Caffe关系不大。

2、深度学习的模型有很多，既有生成模式也有判别模式， 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等。

3、HBase、Cassandra、MongoDB等。深度学习计算框架 用于实现和训练深度神经网络模型。它提供了高效的计算和优化算法，支持大规模的并行计算和分布式训练。典型的深度学习计算框架包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等。

4、Pylearn2不仅仅是一般的机器学习库(地位类似于scikit-learn)，也包含了深度学习算法的实现。对于pylearn2我最大的担忧就是(在撰写本文时)，它没有一个活跃的开发者。

推荐一款适合深度学习AI场景应用性能较好的服务器

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

亿万克亚当G952N6是一款4U双路机架式服务器，采用最新一代Intel Xeon可扩展处理器，具备高性能计算特性和灵活的IO扩展能力，是兼备训练与推理功能的全能型AI异构型服务器，可广泛应用于互联网、云计算、数据库和大数据等场景。

亿万克是个做服务器很好的公司，买服务器比较推荐亿万克，有兴趣可以去官网了解一下。亿万克集服务器和存储等数据中心产品的研发、生产、销售、服务系统整合于一体，是民族高科技制造企业领导品牌 。

做深度学习,需要配置专门的GPU服务器吗?

总的来说，深度学习者在配置GPU时，需综合考虑性能、优化潜力、成本和环保等因素，确保选择的GPU能满足当前和未来的需求。

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

所以深度学习和神经网络模型在GPU的加持下会高效地完成计算任务。

深度学习的配置是需要一些投入的，所以应该分阶段来购买配置比较合理。

深度学习并不是必须要用英伟达的GPU。N卡能够支持自家开发的高效的CUDA库。AMD也推出了自己的ROCm库。也支持深度学习，只是没有N卡流行。

深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。

如何看待中科院计算所的Cambricon-X稀疏深度学习处理器

1、Cambricon指令集的特点是单指令可以做完一次向量或矩阵运算，因此假如我们知道了深度学习的具体算法，那么其实也就知道了每个神经元可以规约为何种向量或矩阵运算，其实也就推断出了Cambricon的指令集。

2、海光科技NPU/GPU一体化芯片是中国自主研制的人工智能处理器，能够在较短的时间内完成复杂的图像和语音处理任务，广泛应用于人脸识别、智能安防、医疗影像等领域。

3、作为此次发布会焦点，首次正式亮相的Cambricon MLU100云端智能芯片，是我国首款云端AI芯片。据中科院计算所研究员、寒武纪公司创始人兼CEO陈天石介绍，云端智能芯片是面向人工智能领域大规模数据中心和服务器提供的核心芯片。

英伟达CPU问世:ARM架构,对比x86实现十倍性能提升

在与英伟达的 GPU 结合使用时，整套系统可以提供相比当今基于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。目前英伟达自家的 DGX，使用的是 AMD 7 纳米制程的 Rome 架构 CPU。

x86与arm架构的区别：设计架构不同、功耗与性能不同、应用领域不同。设计架构不同 x86架构：x86架构最早由英特尔公司设计，并在1981年推出第一款x86处理器。后来，其他厂商也获得了x86架构的许可，例如AMD。

应用不同：X86主要用于PC领域如笔记本、台式机、小型服务器；ARM主要用于移动领域如手机、平板。功耗不同：X86的功耗比较高比如我们常用的台式机的CPU的TDP可达65W甚至更高；ARM的功耗很低只有个位数。

X86追求性能最优，缺点是功耗大，不节能（和ARM对比）。ARM追求低功耗（节能），缺点是采用精简指令集，导致编译器处理复杂，因此性能相对X86差。所用机型不一样：X86主要是PC机（Intel、AMD），X86服务器。

x86和ARM是两种不同的处理器架构，它们在指令集、应用领域和性能特征等方面有着明显的区别。以下是x86和ARM架构之间的主要区别。指令集架构：x86采用复杂指令集计算（CISC）架构，而ARM采用精简指令集计算（RISC）架构。

什么是硬件架构

计算机系统的硬件结构主要由四部分组成：控制器、运算器、内存和输入输出设备，其中，控制器和运算器统称为中央处理器。

以CPU为例，简单来说，一个架构就好比一个公司中的特定水平的技术团队，如果这个团队中的每一个人都是老练精干的，那么他们即使人数不多，效率却可以远高于一个新手的团队。

(1)通常是指计算机系统中有形的装置和设备的总称。网络解释硬件硬件（英文名Hardware）是计算机硬件的简称（中国大陆及香港用语，台湾作硬体），是指计算机系统中由电子，机械和光电元件等组成的各种物理装置的总称。

第一级是微程序设计级。这是一个硬件级，它由机器硬件直接执行微指令。第二级是一般机器级。它由微程序解释机器指令系统.这一级是硬件级。第三级是操作系统级，它由操作系统程序实现。这一级也称混合级。

计算机的硬件系统通常都是由以下五个部件来进行组成的，分别为：储存器、控制器、运算器、输入设备、输出设备。

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