深度学习+AI
核心优势
数据中心
GPU 加速数据中心可凭借更少的服务器和更低的功耗提供突破性性能，从而更快获取见解并大幅降低成本。借助 GPU 带来的深度学习解决方案，训练极其复杂的深度学习模型，解决您的重大难题。
工作站
在桌面上获取适用于深度学习的高性能计算。 从虚拟桌面、应用程序和工作站到云端的优化容器，查找所需的一切，以便开始使用桌边型深度学习。
云
云计算通过实现数据中心的大众化和帮助企业的数字化转型，已经为各行各业实现变革。 利用全球各大云服务提供商均可使用的 GPU，从存储于云端的数据中获取帮助。
价值体现
NO.1
更贴合的解决方案
从数据中心到桌面端到云计算，满足不同用户不同业务的方案需求，为用户定制更贴合业务本身的解决方案。
NO.2
更适合您的GPU
拥有丰富的用户群体，高校、研究院、医院以及人工智能领域的用户群体，结合用户的实际案例，提供更适合用户的GPU。
NO.3
更丰富的硬件架构
从国际著名品牌到国产化产品，从一张GPU到多张GPU，可以为用户提供不同类型的高性能硬件架构。
NO.4
更便捷的服务
四地五中心，覆盖全国的技术支持，满足用户的及时响应服务。
应用场景
医疗领域
深度学习技术可以应用于医学图像识别，如使用卷积神经网络(CNN)进行医学图像的预处理、模型构建、训练、评估和应用，以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定
自动驾驶
深度学习通过对海量的图像和传感器数据进行分析和处理，使车辆能够自主导航和智能决策。CNN在图像识别中表现卓越，能准确识别道路标志、行人、车辆等障碍物，而循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)则擅长处理时间序列数据，预测车辆行为和其他交通参与者的动向
智能家居
深度学习技术应用于智能家居中，通过学习用户的日常习惯，智能调节室内环境，提供个性化的居住体验。例如，通过智能声控、面部识别等技术，实现家居设备的自动化控制
网络金融
深度学习在信用预测和评估、交易风险预警等方面发挥作用，通过分析大量的客户交易数据和历史诈骗交易行为，提前为客户预警，进行报警等
艺术创作
深度学习技术也被应用于AI绘画，通过学习海量的绘画作品和图像数据，生成高度逼真、艺术感强的绘画作品。这为设计师、艺术家和绘画爱好者提供了新的创作方式和工具
典型/我司成功案例
解决方案
训练
无论您是在构建神经网络，还是准备训练 AI 系统，您都可以学习所需了解的一切知识，以便开始深度学习训练。
推理
无论是图像识别还是自然语言处理，性能和效率对于深度学习推理而言都是至关重要的因素。 查找所需资源以加速推理。
戴尔(DELL)PowerEdgeR440机架式服务器