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项目背景 西安交通大学是国家“七五”、“八五”首批重点建设高校，是全国重点综合性研究型大学、国家“211工程”首批重点建设的七所大学之一、“985工程”首批重点建设的九所高校之一，被国家确定为以建设世界知名高水平大学为目标的教育部直属全国重点大学，国家2011计划“高端制造装备协同创新中心”牵头高校。 认知神经科学的研究旨在阐明认知活动的脑机制，即人类大脑如何调用其各层次上的组件，包括分子、细胞、脑组织区和全脑去实现各种认知活动。认知神经科学是一门新兴交叉学科。世界各国在其诞生之后纷纷建立起与认知神经科学有关的跨学科、跨领域的研究机构，并提出大规模研究计划，希望集中力量，在人类脑与认知、行为之间关系的研究上实现重点突破。在我国，认知神经科学近年来也得到了高度重视。在《国家中长期科学和技术发展规划纲要 （2006～2020年）》中，“脑科学与认知科学”被列为我国科技中长期发展规划的八大前沿科学领域之一。认知神经科学研究的不断拓展、纵深，将可能推动出现新的科学飞跃，为人类自身和社会发展打开新的广阔前景。 核心需求 西安交通大学在深度学习和人脑识别领域的科研中需要建立高度参数化的神经元模型，这种数字模型能够形成所谓像大脑计算一样的根本性信息处理单元，同时支持广泛的确定及随机的神经计算、编码和行为，有望反映出人脑感觉、认知及行动的效率。除了应用深度学习技术以外，学校还需要IT硬件设备能够提供超高精度的性能，实现更快模拟，更快获得结果。 解决方案 建立高度参数化的神经元模型需要很高的内在并行度、大量的浮点计算能力以及矩阵预算，于是AMAX向西安交大计算机学院提出以GPU并行计算为主体，可扩展存储架构为辅的集群解决方案。GPU出色的浮点计算性能特别提高了深度学习两大关键活动：分类和卷积的性能GPU可并且在相同的精度下，相对于传统CPU的方式，拥有更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。 AMAX GPU计算解决方案包括基于客户已有的管理节点而调优的XG-28201GK和PSC-HB1X组成GPU计算节点。 ServMax XG-28201GK 突出特性
ServMax PSC-HB1X
软件 Caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库，采样c 和CUDA实现，具有速度快，模型定义方便等优点。 拓扑图 总结 西安交通大学计算机学院在应用AMAX GPU计算解决方案后，计算速度实现跨越式发展，人脑认知与深度学习的科研进展神速，之前需要几天才能完成的运算内容，现在几小时即可完成，有效推动了信息分析、自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，为促进计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，进行数据分析并做出正确决策又迈近一步。
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