gpu服务器 一文读懂GPU服务器

GPU服务器是什么？

GPU服务器是一种基于GPU的快速、稳定、灵活的计算服务，应用于视频编解码、深度学习、科学计算等场景。

GPU服务器的作用是什么？

GPU加速计算可以提供超常的应用性能，可以将应用的计算密集型部分的工作负载转移到GPU，而CPU仍然运行程序代码的剩余部分。从用户的角度来看，应用的运行速度明显加快。

理解GPU和CPU区别的一个简单方法是比较它们处理任务的方式。CPU是由几个针对顺序串行处理进行优化的内核组成，而GPU是由数千个更小、更高效的内核组成的大规模并行计算架构，设计用于同时处理多个任务。

GPU服务器的主要应用场景

海量计算处理

GPU服务器的超级计算功能可以应用于海量数据处理操作，如搜索、大数据推荐、智能输入法等。：

使用GPU服务器，几天内需要完成的数据量可以在几个小时内计算出来。

最初需要几十个CPU服务器一起操作集群，一个GPU服务器就可以完成。

深度学习模式

GPU服务器可以作为深度学习培训的平台:

1.GPU服务器可以直接加速计算服务，也可以直接与外界连接通信。

2.GPU服务器和云服务器一起使用，云服务器为GPU云服务器提供计算平台。

3.基于对象的存储COS可以为GPU服务器提供云存储服务。

如何正确选择GPU服务器？

在选择GPU服务器时，首先要考虑业务需求，选择合适的GPU型号。在HPC高性能计算中，也需要根据精度进行选择。例如，一些高性能计算需要双倍精度。这时候如果P40或者P4不合适，只有V100或者V100可以使用；同时对视频内存容量也会有要求。比如石油或石化勘探中的计算应用，对视频内存的要求更高；有的对总线标准有要求，那么GPU型号的选择首先要看业务需求。

GPU型号选定后，考虑使用什么样的GPU服务器。此时，我们需要考虑以下情况:

首先，在租用边缘服务器时，需要根据数量选择相应的服务器，如T4或P4，还要考虑服务器的使用场景，如火车站卡口、机场卡口或公安卡口。在中心端做INFORMATION的时候可能需要V100的服务器，吞吐量，使用场景，数量等。需要考虑。

第二，IT要考虑客户自身的用人和IT运维能力。对于BAT这样的大公司，自身运营能力比较强，然后会选择通用的PCI-e服务器；对于一些IT运维能力较差的客户，更注重数字和数据标注等。我们把这些人称为数据科学家，选择GPU服务器的标准会有所不同。

第三，我们需要考虑支持软件和服务的价值。

第四，要考虑整个GPU集群系统的成熟度和工程效率。例如，像DGX这样集成了GPU的超级计算机有一个非常成熟的操作系统，可以将Docker从底层驱动到其他固定和优化的部分。这时候效率就比较高了。

作为国内品牌服务器厂商，专用控制GPU机架式服务器具有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要用于为计算密集型应用程序提供足够的处理能力。GPU加速计算的优点是可以通过CPU运行应用程序代码，通过GPU处理大规模并行架构的计算密集型任务。特别控制的GPU服务器是医学影像、广播和视频转码市场的理想选择。

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