在这篇博客文章中，我们在 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 上对 TensorFlow 进行了深度学习性能基准测试。
什么是集群？集群本质上是互连在一起的计算机系统的集合，以提供先进而强大的交钥匙解决方案，允许并行处理计算作业，如深度学习训练、AMBER 分子动力学模拟，甚至是一些较旧的 CPU 计算软件，如使用的在超级计算机和实验室。通常，我们可以将集群分解为五个组件：
NVIDIA 发布了两款采用全新 Ampere 架构的全新 GPU，即用于工作站的 NVIDIA RTX A6000 和用于服务器/数据中心工作负载的 NVIDIA A40。与前几代相比，新卡具有新的 RT 内核、新的 Tensor 内核和更多的 CUDA 内核。配备 48GB DDR6（使用带有 NVLink 的 2x 卡时可扩展至 96 GB DDR6）RTX A6000 是 Quadro 系列的新旗舰 GPU，取代了 Turing Powered Quadro RTX 8000。NVIDIA A40 具有基本相同的规格，但A40的散热是被动式的，用于服务器环境。
深度学习的最新发展正在成为人工智能的游戏规则改变者。神经网络彻底改变了我们让计算机学习和建模行为的方式，特别是对于语音和图像识别等这些的任务，这些任务一直是传统编程范式所面临的挑战。然而，尽管他们目前大肆宣传，但我们所知的神经网络是一项可以追溯到 1960 年代的创新。他们最近成为众人瞩目的焦点只是高性能计算（HPC）持续发展的结果。
ANSYS有限元软件包是一个多用途的有限元法计算机设计程序，可以用来求解结构、流体、电力、电磁场及碰撞等问题，使用户能够解决复杂的设计挑战。但是为了有更好的性能，您需要在专门构建的硬件上运行它。让我们看看 Ansys Fluent 和Ansys Mechanical 的计算要求，并选择一个好的、更好的、最好的迎达工作站配置。
您可能知道 NVIDIA 最受欢迎的两个 GPU 产品系列：GeForce 和 Quadro。您甚至可能知道 GeForce 卡主要是为一般消费领域设计的，而 Quadro 卡则是为专业工作负载而设计的。但是您可能不知道为什么卡以这种方式分割背后的一些技术细节。
Ansys结构力学产品长期以来一直支持并行处理，并具有更快的解决方案周转时间。Ansys的用户一直在突破与模型的大小和复杂性相关的界限，这些界限可以用他们可用的任何硬件来解决。使用GPU可通过在相同的时间内解决较大的模型并提供更高的准确性，从而为工程师提供减少总体解决方案时间的方法。考虑到这一点，迎达与Ansys合作为工程师创建解决方案，以使Ansys Workstation满足其特定需求：
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