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使用專用計算、存儲和軟件進行縱向擴展或橫向擴展，以加速創新。
在這篇博客文章中，我們在 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 上對 TensorFlow 進行了深度學習性能基準測試。
什么是集群？集群本質上是互連在一起的計算機系統的集合，以提供先進而強大的交鑰匙解決方案，允許并行處理計算作業，如深度學習訓練、AMBER 分子動力學模擬，甚至是一些較舊的 CPU 計算軟件，如使用的在超級計算機和實驗室。通常，我們可以將集群分解為五個組件：
NVIDIA 發布了兩款采用全新 Ampere 架構的全新 GPU，即用于工作站的 NVIDIA RTX A6000 和用于服務器/數據中心工作負載的 NVIDIA A40。與前幾代相比，新卡具有新的 RT 內核、新的 Tensor 內核和更多的 CUDA 內核。配備 48GB DDR6（使用帶有 NVLink 的 2x 卡時可擴展至 96 GB DDR6）RTX A6000 是 Quadro 系列的新旗艦 GPU，取代了 Turing Powered Quadro RTX 8000。NVIDIA A40 具有基本相同的規格，但A40的散熱是被動式的，用于服務器環境。
深度學習的最新發展正在成為人工智能的游戲規則改變者。神經網絡徹底改變了我們讓計算機學習和建模行為的方式，特別是對于語音和圖像識別等這些的任務，這些任務一直是傳統編程范式所面臨的挑戰。然而，盡管他們目前大肆宣傳，但我們所知的神經網絡是一項可以追溯到 1960 年代的創新。他們最近成為眾人矚目的焦點只是高性能計算（HPC）持續發展的結果。
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