자율주행차량에 탑재 될 텐서플로우 딥러닝 워크스테이션 좋은정보

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안녕하세요. 조립식 워크 스테이션 전문 제작 웰 콤피시-음.곧 도래할 4차 산업 혁명 시대. 그 중에서는 인공지능(AI)이라고 할 만큼, 현재는 딥러닝 머신러닝에 의한 인공지능 기술의 개발이 번성하다. 특히 우리 실생비율에 주요하게 작용하는 기술 중, 하본인은 즉시 자율주행차량기술이다. 자율주행자동차는 세계 중견기업 대부분이 참여하는 프로젝트로, 이러한 기술은 차량이 운행될 때 수많은 지형지물 등을 모두 분석하고 어떻게 행동해야 하는지에 대한 데이터 분석이 빨리 이루어져야 하며, 대처 비결에 대한 완벽한 학습이 이루어져야 합니다. 이런 조건을 충족하는 환경 구축을 위해서는 그만큼 높은 수준의 하드웨어가 지원되어야 할 것입니다.이번의 포스팅이 자율 주행 기술 개발을 위한 차량에 장착되는 머신에서 콤팩트한 크기의 크기에도 불구하고 GTX1080Ti를 2Way로 구성되어 높은 수준의 하드웨어 성능을 줄 조립식 워크 스테이션인 것.​​

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#20171206텐서 플로 활용 디플러 닌 워크 스테이션 사양 CPU:인텔 7세대 카비 레이크 i7-7700KCPU쿨러(에어컨 마스터 HYPER 212 LED TURBO메인 보드:ASUS ROG STRIX Z270G GAMING메모리:삼성 전자 DDR4 PC4-19200 16GB*2EASSD:삼성 전자 850 PRO Series 1TBHDD:Seagate 4TB Barracuda Pro ST4000DM006그래픽 카드:MANLI지포스 GTX1080 Ti Black Scale D5X 11GB*2EA사례:BRAVOTEC디 파이 B40 BLACKP.S.U:SuperFlower SF-850F14MTLEADEX SILVER

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클록 속도:4.2GHz코어 형식:4코어 8스레드, 이번 디플러 닌 머신 시스템에는 인텔의 7세대 카비 레이크 i7-7700K로 구성하고 있습니다. i7-7700K는 4코어 8스레드에서 작동하고 4.2Ghz의 높은 클럭 스피드를 갖고 있어 단일 작업에서 높은 퍼포먼스를 펼칠 수 있습니다. 또 2개의 GPU을 구성하는 데도 다)사건에 안 되프로세서입니다. 최근 8세대 프로세서가 출시됐지만, 가격 대비 성능과 이번 시스템 사용 목적을 고려하면 7세대 프로세서가 더 낫다 판단되어 7700K로 구성되었습니다.​​

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냉각 방식:공랭식 냉각 팬의 크기 하나 20mm기본적으로 i7-7700K에는 에어컨이 내장되어 있지 않습니다. 그러므로 별도의 에어컨이 필요하며 이에 이번 디플러 닌 머신에는 에어컨 마스터의 HYPER 2개 2 LED Turbo모델을 CPU쿨러에서 구성하여 빠른 냉각 성능을 보이고 줄 수 있게 만들었습니다.​​

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칩셋:인텔 Z270폼 팩터:m-ATX, 이번 디플러 닌 워크 스테이션의 메인 보드는 ASUS의 ROG Z270G GAMING로 구성하였습니다. m-ATX형 메인 보드에서 미니 타워에도 장착이 가능하다 튼튼한 전원부 및 두개의 PCI-e 3.0슬롯을 공급하고 두개의 GPU의 장착이 가능하는 것입니다. 또 후면에는 와이파이나 블루투스 모듈이 내장되어 있어 차내에서 인터넷을 사용하기도 간편한 모델입니다.​​

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메모리 클럭:2,400MHz, 메모리 용량:32GB(날 6GB*2)디플러 닌 머신-러닝은 메모리 용량에 의해서 학습 속도에 차이가 있기 때문에 메모리의 역할 또한 GPU에 못지않게 중요합니다. 이번 시스템은 삼성 전자의 DDR4 PC4, 일 9200일 6GB를 두개, 총 32GB의 메모리 용량을 구성함으로써 학습 시 높은 수준의 성능을 보일 수 있도록 제작했다.​​

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인터페이스:SATA3이번 시스템의 저장 장치는 삼성 전자의 850 PRO Series 1TB SSD와 시게이트 4TB바라쿠다 프로 하드 디스크를 다 함께 구성하는 슴니다. 영상을 토대로 학습할 수 있는 시스템이기 때문에 풍부한 저장 공간이 필수적이며, SSD용량도 1개 이게 책정하고, 매우 빠르고 쾌적한 학습 환경을 구성하고 있습니다.​​

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쿠다 프로세서:3,584개의 메모리 용량:GDDR5X하나하나 GB병렬 연산 능력에서 가장 중요한 역할을 하는 GPU. 이번 디플러 닌 워크 스테이션 그래픽 카드는 MANLI지포스 GTX하나 080Ti Black Scale D5X하나하나 GB둘로 구성하였습니다. 레퍼런스 디자인으로 제작한 제품으로 m-ATX폼 팩터 메인 보드에 두가지의 GPU의 장착이 가능하며 3584개의 쿠다 프로세서로 구성된 GTX하나 080Ti GPU을 사용하는 만큼, 병렬 프로세싱에서 최적의 성능을 보일 수 있습니다.​​

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정격 출력:정격 850W인증 사항:80PLUS SILVER, 이번 디플러 닌 워크 스테이션으로 구성된 파워 서플라이는 SuperFlower SF-850F14MT LEADEX SILVER로 구성하고 있습니다. 850W의 정격 출력에는 두개의 GPU을 구동하는 데 있어서 전혀 문제가 되지 않고 국제 인증 80PLUS SILVER등급 인증으로 높은 수준의 효율 역 기한 보이는 전원 공급 장치 이프니다니다. ​ ​

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사례의 크기:미니 타워, 이번 디플러 닌 머신은 차량에서 작동할 목적으로 제작한 만큼 빅 타워급의 케이스가 아닌 미니 타워급 큐브 스타 한가지의 브라보 테크 디 파이 B40블랙으로 구성하였습니다.. 3면이 아크릴로 구성되어 내부를 쉽게 파악할 수 있어 전면이 으깬 타입으로 제작되고 빨리 냉각 성능 역시한 보이는 경우이다.​​

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▲웰 컴피시 딥러닝 워크스테이션 제작을 개시합니다.​

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▲이미 CPU 소켓에 CPU를 장착합니다.​

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▲준비한 CPU 쿨러를 장착합니다.​

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메모리 슬롯에 메모리를 장착한다.​

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▲완성된 마더보드 세트를 케이스에 설치합니다.​

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▲케이스 하부에 파워 서플라이를 설치합니다.​

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▲그래픽카드 장착 후 보조전원을 연결합니다.​

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웰컴피시 딥러닝 워크스테이션 제작 완성! 최상의 퀄리티

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#20171206텐서 플로 활용 디플러 닌 워크 스테이션 총 평가가 번 포스팅에서 소개하고 준 텐서 플로 활용, 자율 주행 차량 개발용 디플러 닌 워크 스테이션 구성에 대해서 다시 한번 보면 먼저 CPU는 인텔 i7-7700K커비 레이크로 구성되어 두개의 GPU의 구성은 물론 빠른 클록 속도로 시스템 구동시 안정적인 성능을 보이고 줄 수 있고, 32GB의 풍부한 메모리 용량이 그 성능을 입증할 수 있도록 제작했다. 병렬 프로세싱에서 높은 퍼포먼스를 펼쳐GPU는 GTX1080Ti둘로 구성하고 텐서 플로 학습 시 높은 수준의 연산 성능을 보이고 줄 수 있고, 1TB의 SSD와 4TB하드 디스크를 구성하여 빠르면서도 여유 있는 저장 공간을 구성하였습니다.. 워크 스테이션 경우는 차량에 장착되는 모델에서 콤팩트한 디자인을 가진 디 파이 B40으로 구성했다.웰컴피씨는 여러가지 전문 분야에서 딥러닝 머신러닝 워크스테이션의 제작을 전문적으로 진행하고 있습니다.짐을 내릴 수 있는 조립이 아니라 아무나 할 수 없는 비결을 바탕으로 제작 및 세팅을 돕고 있으니, 궁금한 사항은 언제든지 웰컴피 씨에게 문의하십시오. 완벽한 솔루션을 제공합니다.긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.​​

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