快速存储（NVMe SSD 与 HDD）：与传统 HDD（硬盘驱动器）相比， NVMe SSD（非易失性存储器高速固态驱动器）的速度明显更快，使 AI 模型能够以最小的延迟访问数据，从而缩短训练周期并改善结果。
大量 RAM 和强大的 CPU： RAM 的数量和类型至关重要。AI 模型通常需要 128GB 以上的高速 DDR4 或 DDR5 内存。CPU（中央处理器）也必须强大，才能有效处理数据预处理任务。AMD Threadripper和Intel Xeon处理器是热门选择。
可扩展性和可升级性：人工智能是一个快速发展的领域，要求硬件跟上步伐。随着算法变得更加复杂或新硬件的出现，定制机器可以轻松升级和更换。这种可扩展性对于长期生存至关重要。
长期成本节省：虽然定制 HPC 解决方案通常需要较高的前期投资，但可以带来 电话号码库 可观的长期成本节省。更快的性能意味着更快的培训时间、更低的能耗和更高的生产力，最终降低总体拥有成本。
定制的高性能人工智能和机器学习机器包含哪些内容？
选择合适的硬件至关重要。具体如下：
GPU：NVIDIA 的 RTXQuadro 系列和 AMD 的Instinct MI 系列都是不错的选择。Google 的 TPU 专为 TensorFlow 设计，在模型训练方面提供了显著的加速。
CPU：AMD 的 Threadripper 和 Intel 的 Xeon 处理器提供数据预处理和模型部署所需的处理能力和多核性能。
内存 (RAM)：建议起始值为 128GB+，但实际要求取决于数据集大小和模型复杂性。DDR4 与 DDR5：DDR5 提供更快的速度，但价格更高。
存储：NVMe SSD 对于处理大型数据集至关重要。考虑实施分层存储系统，使用速度更快的 NVMe 驱动器存储经常访问的数据，使用速度较慢的 HDD 存储档案数据。