本文根据实测数据，初步探讨了在弹性GPU云服务器上深度学习的性能模型，可帮助科学选择GPU实例的规格。

北京时间3月28日，英伟达(NVIDIA)在美国加州圣何塞召开GPU技术大会(GTC)。本届大会上，深度学习又一次不出意外地成为“主角”，围绕这一领域，掌门人黄仁勋先生介绍了一系列重要发布。

Kubernetes宣布创建了一个名为Kubeflow的新项目，旨在解决部署复杂工作负载的挑战。Kubeflow使得在Kubernetes上使用机器学习堆栈更加容易。同时由于Kubeflow依靠

“明天我要出席一场重要的发布会”“下午有一个讲座很重要”……对于记者、学生等群体而言，工作、学习过程中经常遇到需要录音的场景。专业录音笔仍旧是用户获取声音信息的重要工具，它能够确保信息准确率、提高信息获取效率，完美再现和完整还原声音信息，便于关键信息的分享和知识的温习。

传统意义上，高性能计算(HPC)依赖于数值分析来求解物理方程，以此模拟小到亚原子，大到银河系的系统行为。而最近，科学家们开始尝试一种完全不同的方法。事实证明，机器学习(ML)模型比现有的数字运算仿真

的应用继续扩展到传统的企业计算方面，这些领域通常与大数据开发联系在一起。很明显，所有这些部分都在使用(或者计划使用)机器学习和人工智能，产生类似于HPC的体系结构。

随着信息技术迅速发展，特别是互联网到移动互联网，创造了跨时空的生活、工作和学习方式，使知识获取的方式发生了根本变化。教与学可以不受时间、空间和地点条件的限制，知识的获取渠道变得灵活与多样化。据了解仅2012年一年，中国在线教育市场份额已经达到723亿元，且在线教育用户呈规模性放大。

对于机器学习而言，并不存在“一体适用”的说法。构建不同的模型需要用到不同的算法和不同技术，但如何才能确定哪种技术最合适呢?

传统的授课模式是教师对着黑板奋笔疾书或者将翻着PPT口若悬河，同学们却没有参与到教学的过程中发挥自己的聪明才智。而爱普生推出的“桌投互动教学解决方案”，采用了独特的桌面投影+互动方式，让同学们通过小课堂、小组讨论方式来激发自主学习的积极性，使老师和同学们共同成为课堂主角。

。中科曙光作为GTC的主要中国赞助商和受邀参会厂商之一，为大会带来了曙光在高性能计算和深度学习相结合的领域所取得的诸多“深度”应用成果，并分享曙光对“HPC+AI”重点业务的部署和未来前景的展望。