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解决方案

深度学习

利用GPU来训练深度神经网络,可以充分发挥其数以千计计算核心的高效并行计算能力,在使用海量训练数据的场景下,如果对深度神经网络进行合理优化,一块GPU卡可相当于数十甚至上百台CPU服务器的计算能力。

第一性原理

  • 竞博首页提供VASP, MS, Gaussian, Wien2K, ATK, Siesta等量化计算软件的安装服务,方便用户快速开始计算,并持续提供量化计算相关技术支持,为用户科研工作排忧解难。
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    分子动力学

  • 目前常见的分子动力学软件NAMD, VMD, LAMMPS, AMBER, GROMACS等均已发布支持GPU计算的版本,科研人员在不修改软件的情况下,利用GPU可以立即获得6-10倍于主流CPU的计算速度。
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    信号处理

  • 实时信号处理随着算法规模的不断扩大,计算能力以及成为影响系统性能的瓶颈。采用GPU进行实时信号处理,与传统DSP相比较,20倍以上计算速度提升。
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    石油勘探

    石油地震勘探资料处理需要海量的计算,将GPU计算用到石油地震勘探资料处理中,就可以用“并行的硬件”实现并行计算,速度可以成数量级的提高!
    
    

    生物信息学

  • 在生物信息学领域,目前已经有一些支持GPU加速计算的软件,如SOAP3, GPU HMMER, GPU-Blast, MUMmerGPU等,利用GPU可以获得高达100倍的速度提升。
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