单模型最多使用200张Nvidia V100 GPU，深度学习模型训练周期缩短5倍！

人工智能是下一次工业革命的核心力量，目前最流行的深度学习技术占据着人工智能最新成果的核心领域，机器人开发、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等不断推陈出新，可以设想，未来由人工智能塑造的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》的发布，明确了人工智能产业将成为新的重要经济增长点，中国将成为世界主要人工智能创新中心。

深度学习技术的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。

深度学习模型训练最大难点

收敛速度慢

深度学习其实就是一个反复调整模型参数的过程，得力于GPU等硬件性能的提升，使得复杂的深度学习训练成为了可能。收敛速度过慢，训练时间过长，一方面使得相同总训练时间内的迭代次数变少，从而影响准确率；另一方面使得训练次数变少，从而减少了尝试不同超参数的机会。

怎样才能加快收敛速度，减少训练时间呢？

解决方法：使用GPU并行计算

深度学习模型训练，基本由卷积计算和矩阵乘法构成，都很适合并行计算。使用多块GPU并行加速已经成为了深度学习的主流，可以大大加快收敛速度。要达到相同的精度，50块GPU需要的时间仅为10块GPU的1/4左右。

并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。

并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。　　

Cloudam云端一站式云超算平台是基于公有云的高性能计算云平台，支持阿里云、腾讯云、AWS、微软云、谷歌云等所有主流公有云的资源整合，配合独有的并行计算调度管理模块，能为用户快速构建与安装部署一个“独享式“云端超算中心资源。

支持多团队、多任务并行的模型训练，单模型最多时使用200张Nvidia V100 GPU, 训练周期比在用户本地缩短5倍以上。

最低0.08元/核时超低计算资源价格，按需付费随用随充，无最低消费额度限制，计算自由不浪费。

用户还可以将很多研究型的训练任务放入云端，通过大规模的并行计算来快速验证结果，极大的提升了创新速度。

与传统超算中心以及自建HPC集群相比，Cloudam云端提供了快捷、弹性、经济、安全的公有云高性能计算服务。

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下期将详细展开关于Notebook运行深度学习案例

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