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深度学习推理场景

• 基础型：

• CPU：英特尔 4210*2（20 核 40 线程）

• 内存：32GB

• GPU：NVIDIA T4-16GB

• 硬盘：480GB SSD

• 适用场景：适用于对算力要求不特别高的简单深度学习推理任务，如小型图像识别、自然语言处理的简单推理等。

• 增强型：

• CPU：8 核 30G（如英特尔至强系列）

• 内存：46GB

• GPU：NVIDIA A10-24G

• 硬盘：根据需求配置

• 适用场景：适合中等规模的深度学习推理任务，如复杂图像分类、语音识别等。

深度学习训练场景

• 入门级：

• CPU：EPYC7302*2（32 核 64 线程）

• 内存：64GB

• GPU：1*GTX1660S-6GB

• 硬盘：480GB SSD

• 适用场景：适用于初学者或预算有限的小型项目，如简单的神经网络训练、小规模数据的模型开发等。

• 中阶型：

• CPU：双路 12 核 E5-2697V2

• 内存：128GB

• GPU：2*RTX3060 Ti

• 硬盘：240GB SSD+2TB SSD

• 适用场景：适用于中等规模的深度学习训练任务，如常见的图像识别、自然语言处理模型的训练等。

• 高阶型：

• CPU：AMD 霄龙 7742 两颗（64 核心，128 线程）

• 内存：16 根 64GB DDR4 RECC 内存条（共 1024GB）

• GPU：8*NVIDIA RTX4090

• 硬盘：480GB 固态系统盘 + 3.84TB U.2 存储盘

• 适用场景：适用于大规模深度学习训练任务，如大型语言模型训练、复杂的图像生成模型训练等。

图形渲染场景

• 标准型：

• CPU：EPYC7542*2（64 核 128 线程）

• 内存：64GB

• GPU：1*RTX3080-12GB

• 硬盘：480GB SSD

• 带宽：30M

• 适用场景：适用于一般的图形渲染任务，如建筑设计渲染、游戏场景渲染等。

• 高性能型：

• CPU：AMD EPYC 7543 处理器（32 核，2.8GHz 主频）

• 内存：32GB DDR4 3200MHz ECC REG（可扩展）

• GPU：NVIDIA RTX A6000 48GB（可扩展到 8 张）

• 硬盘：1TB M.2 NVMe SSD 系统盘 + 2 块 18TB SATA 企业级硬盘

• 适用场景：适用于对渲染质量和速度要求较高的场景，如影视特效渲染、高精度工业设计渲染等。

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