人工智能技术发展至今，人们对机器学习（ML）与深度学习（DL）提出的要求越来越高，从早期的图像识别、动态渲染到现今兴起的智能导航、自动驾驶、实时翻译与大数据分析，传统服务器难以胜任巨大的计算需求，人们迫切的需要更强大的计算平台支持智能计算应用的发展。机器学习与深度学习所需要的大量数据的特征分析、并行计算与复杂的逻辑运算并不是CPU的强项，为了满足这些需求，人们需要更多的GPU来实现人工智能平台的搭建，为此信维股份推出了SW G420-P08Q服务器，用于满足智能计算领域的苛刻需求。
信维4U 10GPU AI服务器SW G420-P08Q
SW G420-P08Q是一款专门针对智能计算设计的GPU服务器，搭载强大的英特尔至强系列处理器，可容纳最高3TB的超大内存，支持24x SATA/SAS or 20x SATA/SAS+4NVMe or 8x NVMe三种类型的SSD容量。而最让人眼前一亮的，是这款服务器对GPU的强大支持：SW G420-P08Q可支持8个双宽GPU或16个单宽GPU，并提供高达300Gb/s的GPU间通信带宽，拥有4x100Gb/s的RDMA以支持网络扩展，同时拥有8x NVMe存储加速，确保深度学习的效率。
不论是建设数据中心、提供高性能远程服务还是建设专业的研发与实验基地，都可以将SW G420-P08Q作为可靠的硬件平台，因为它可以在同一主板中提供多种不同的拓扑方案以满足不同的应用场景。
SW G420-P08Q三种不同的CPU与GPU通信模式拓扑结构
平衡模式能提供更好的I/O通信，通过将GPU的I/O通信平衡地分散到2个CPU上的方式，有利于CPU与GPU的数据交换，在视频编解码、图形处理要求高的场景下有着优异的表现；
级联模式下GPU以更加接近的拓扑相连接，可以满足当同一时刻拥有巨大工作量时GPU间的通信与协同工作，在处理科学计算一类复杂、精确的计算时更胜一筹；
通用模式则是在平衡模式与级联模式中取得平衡，使用了汇集在一个CPU上的星型拓扑结构，在CPU与GPU拥有高速I/O通信的同时，也为GPU之间提供了点对点通信，让整个系统的优势更加全面，可以用于深度学习与大数据分析。
服务器的最大作用在于它可以远程提供专业的应用服务，SW G420-P08Q基于这一特征，设计了针对GPU节点通信的高速通信网络，大幅度地提升了服务器与外界设备交换数据的效率。
SW G420-P08Q的GPU节点通信拓扑结构
SW G420-P08Q支持2或4个PCI-E 3.0x16卡，可以提供可选的2/4 x 100Gb/s的高带宽、低延迟的Infiniband或Intel Omni-Path方式，在GPU之间建立起对GPUDirect和在不同节点上执行RDMA的强大支持，使网络通信与远程服务能力更加强大。
SW G420-P08Q支持最多8x NVMe固态硬盘（SSD），提供了大容量、高速度的存储性能；由于深度学习是一种数据驱动算法，因此可以通过快速的I/O数据读取加速训练和推断过程，提升深度学习的效率，让深度学习的可应用场景更加丰富。
SW G420-P08Q的前面板
深度学习是未来人工智能一大重要领域，其应用的潜在价值无法估量，信维股份以在服务器硬件领域多年以来深厚的技术沉淀，针对未来高端应用领域推出SW G420-P08Q服务器，这款服务器专为高性能计算应用设计，是人工智能应用的首选平台。
