gpu服务器配置GPU服务器适合什么客户

如何正确选择GPU服务器?

选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。

在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时7a686964616fe4b893e5b19e31333433623737也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此，十次方平台建议您选择GPU型号要先看业务需求。

当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。

这时我们需要考虑以下几种情况： 第一、 在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。

第二、 需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。

第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。

第四、要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。

GPU服务器是如何划分计算型与图像型

一个刀片上面有10个披萨x1的接口，通过usb线可以与10个显卡连接，就是你说的GPU服务器了。

不如用一个好主板，上面有几个x16或者x8的披萨加上几个x1的，能实现多卡交火，至于你能干什么我不知道，用软件跑分在网上晒的太多了，见过几百万分的显卡跑分，纯粹跑的是钱，你用6块1070/80钛就应该行。

安装挖矿软件就是计算型，安装游戏就是图像型。

怎么挑选好的GPU服务器？

可以考虑一下思腾合力，他家专做这个，老品牌了，主营IW 系列GPU服务器产品可支持1~20颗 GPU，适用于深度学习训练及推理等场景，覆盖服务器/静音工作站等多种产品形态，能够满足客户全场景需求。

而且这个行业内的人群，客户也都知道他家的，口碑一直不错

如何部署GPU满足服务器工作负载需求

服务器负载，如大数据分析，对数据的可视化和演示功能需求更高，以展示更复杂数据。

服务器也需要更多图形处理能力来满足现在虚拟化后的终端任务需求。

目前为止，多数服务器厂商忽视了图形需求，因为传统的数据库或文件及AD服务器等工作负载并不需要这样的演绎和可视功能。

系统设计师选择放弃GPU以满足降低服务器成本和最小化系统能耗需求。

但是随着虚拟化时代到来，以及对多媒体和可视化工具需求的提升，促使业务部门重新考虑服务器的图形显示硬件。

随着服务器技术的发展，厂商开始考虑提供硬件直接集成GPU的服务器。

在部署高性能GPU之前，一定要先规划和测试，因为服务器和PC、工作站不同，没有提供插槽空间和电源线。

高性能GPU扮演的角色 服务器中的GPU扮演的角色和客户端计算机中一样：GPU把应用的图形处理指令从主处理器中解放出来。

该过程释放了主处理器资源用于其它任务并在硬件上执行应用的图形处理指令，满足我们现在对更高级别精致的、栩栩如生的渲染、视频加工和可视化的需求。

没有GPU，图形指令需要软件仿真然后占用主处理器资源，导致无法承受的低性能表现。

例如，应用虚拟化，可以允许服务器支撑多个用户共享的应用。

如果该共享应用需要图形功能，例如视频渲染工具，那么服务器必须提供该功能。

另外，虚拟桌面（VDI）也可以支持终端集中到服务器上。

本例中，3D建模软件和其它图形工具通常会运行在桌面PC的环境中，现在已经在基于服务器的虚机上，同样需求额外的图形处理功能。

在虚拟服务器上安装GPU 高性能GPU通常以高度专业化的图形适配卡方式安装到传统服务器中，如NVIDIA的Tesla，安装在服务器的可用PCIe插槽中。

这是最简易也是最常见的对现有无板载GPU的服务器进行改进的方式，但是仍有些需要考虑的挑战。

这些GPU卡通常是很大、电力需求很高的设备，而服务器通常提供只有1或2个PCIe插槽，其中之一可能已经被其它的PCIe扩展设备占用，如多端口网卡或IO加速器等。

即使有合适的空闲插槽，一块GPU卡加上完整的大型散热片和风扇，通常超出可用空间的大小。

您需要记住一点，GPU卡需要数百瓦特的系统电力供应。

这个需求可能对配置较小的电源供应模块，以实现高效率和最低能耗的服务器平台带来问题。

一些系统可能需要升级电源以及提供额外的电源线来适应GPU卡。

PCIe总线也无法提供这么多的电量给支撑的设备。

最后，增加GPU卡总是一个需要经过验证可行性的项目。

IT专家将需要对GPU卡的部署进行非常仔细的评估和验证服务器的能力，确认其能否在各种操作条件下支撑GPU负载。

无论如何，新的服务器已经直接把GPU的问题考虑在服务器的主板设计上。

超微公司的SuperServer 1027GR-TRFT，结合了板载Matrox的G200eW GPU，使得您的集成更为简单。

该GPU不需要PCIe插槽，而且电源供应已经考虑了运行额外GPU芯片的需求。

服务器GPU的软件需求 对于任何计算机而言，图形显示平台都是必须的子系统，但是除了物理空间和电源供应问题外，GPU还需要跟服务器的操作系统相兼容。

NVIDIA现在用于服务器的Tesla仅支持32位和64位的Linux。

为扩展其应用范围，该GPU需要支持Windows Server2012的驱动，包括对hypervisor的支持，如vSphere或Hyper-V。

简言之，需要有一些机制保证CPU核心可以共享GPU。

这对于很多桌面都需要图形功能的VDI部署而言尤其重要。

数十年来，服务器供应商避免使用图形功能，更愿意把高性能图形渲染和可视化工作放到带有独立显卡子系统的终端设备上。

随着虚拟化使得应用和终端整合到数据中心，图形功能也需要迁移到服务器硬件上。

责编：王珂玥

用GPU和CPU服务器深度学习，哪个合算？

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。

它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。

而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。

当需要对大数据bigdata做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。

GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。

简而言之，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。

CPU是从事复杂脑力劳动的教援，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。

深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是，需要大数据来训练。

因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，GPU正好有这个专长。

GPU服务器适合什么客户

GPU服务器主要应用于AI深度学习、科学计算、视频处理、图形可视化等领域，通常会有需求的大概分为两类，一是个人，比如学生做试验、打游戏等，直接买块GPU卡 基本上就可以了，做实验可能需要需要的算力更大些，一块可能不够用，也可以选择租； 二是企业公司工作室，开发应用于5G的软件需要高性能计算，对GPU算力要求高，可以选择租赁GPU服务器物理机的方式，市场上有这业务的，至少林海天成是在经营的。

个人浅见，若有误解，大家勿怪！！！