机器学习用具
机器学习设备的解决方案GPU的机器学习市场正在迅速发展，以先进的技术，如低功耗，高吞吐量和灵活性，加速全球采用机器学习应用。由于使用GPU来深学习，人工智能和机器学习能够在图像分类，语音识别，自动驾驶，生物信息学和视频分析，需要高效的并行计算持续增长的地区激进的进步。 高性能的光纤连接和可组合为多主机GPU和NVMe SSD系统是至关重要的，以确保GPU资源的动态分配，以匹配工作负载需求，并最大限度地提高系统效率。Microsemi的Switchtec PAX开关，例如，特征的动态分区和多主机SR-IOV共享，实现实时“组合物”或GPU资源的特定主机动态分配或设置使用标准的主机驱动器的主机。 理想的PCIe高级fabric交换机解决方案的机器学习设备应该提供一个可扩展的，低延迟和经济的多主机互连或一个网络的gpu, NVMe ssd和其他PCIe端点。另一个重要的考虑因素是fabric应用程序编程接口(API)的可用性，它可以简化系统管理，大大减少多主机系统的上市时间和开发成本。 探索我们的机器学习设备组合:
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