国产服务器选哪家?

国产服务器选哪家?,第1张

国产服务器选亿万克。
服务器主要用于企业。在分类上,若按形态来分,服务器可分为塔式服务器、机架式服务器和刀片服务器。其中,塔式服务器个头与电脑主机接近,但比电脑主机稍大;机架式服务器采用统一标准生产,形态与交换机接近;刀片服务器形态则如其名字一样,可像刀子一样“插”入标准高度的服务器机箱内,每个机箱可以接入多个刀片单元。

若按照体系架构来分的话,服务器主要可分为x86服务器和非x86服务器。非x86服务器指的是采用RISC或EPIC架构,采用UNIX和其它专用 *** 作系统的服务器,其代表产品便是IBM的大型机、小型机。

国产服务器在本土个性化应用、本土化服务及对4-6级区域的市场渗透能力等方面,相比国际服务器厂商Dell、惠普等是有优势的,各类型服务器各有优势,建议依据需求选择合适机型,也可以寻找厂商为企业量身定制。感兴趣的话点击此处,了解一下

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国内的桌面云厂家目前主来要有亿万克、华为、深信服、和信创天,恒安永顺、华为和深信服的云桌面都是基于VDI架构的,对后端计算资源的依赖较大,对服务器配置要求较高,特别是在高校,职教机房,环境比较复杂,系统和应用软件多,恒安永顺这方面优势比较突出,多年专注于知虚拟化云计算领域,在高教、职教已有广泛的应用。

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如下:

1、阿里云

阿里云计算有限公司成立于2009年9月10日,在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云的目标是打造互联网数据分享第一平台,成为以数据为中心的云计算服务公司。

2、腾讯云

腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的互联网+服务平台,高质量的公有云服务平台,提供云服务器/云数据库/CDN和域名注册等基础云计算服务,提供云服务器、云数据库、云存储和CDN等基础云计算服务,以及提供微信、游戏、移动应用等行业解决方案。

3、华为云

华为技术有限公司,国内大型云服务与解决方案供应商,致力于为企业/政府/创新创业群体提供安全/中立/可靠的IT基础设施云服务,聚焦I层,使能P层,聚合S层,为广大企业、政府和创新创业群体提供安全、中立的IT基础设施云服务。

4、天翼云

中国电信旗下,集市场营销/运营/产品研发于一体,专业从事云计算业务和大数据服务的云计算基础服务提供商。2016年,天翼云推出了“2+31+x”资源池战略布局,依托自主研发的云平台和5s安全体系,以及运营商央企底蕴与互联网创新机制,为用户提供安全云服务。

天翼云为用户提供云主机、云存储、云备份、桌面云、专享云、混合云、CDN、大数据等全线产品,同时为政府、医疗、教育、金融等行业打造定制化云解决方案。

5、金山云

公司拥有云主机、海量云存储、负载均衡、云关系型数据库等多项核心业务。其中,"天蝎"云主机以其高性能为特点,为客户带来极速体验,轻松应对高负荷业务,RDS产品的高可扩展性可帮助客户实现动态配置资源,以应对业务的剧烈变化,大大提升业务的稳定性。

这年月,地主家也没有余粮,性价比才是王道。
考虑到你的具体业务和需求,推荐给你的服务器品牌有:华硕服务器和网新易得服务器。
坚若磐石。这是华硕品牌的产品特点,耐用实用好用是特点,国际化大品牌,性价比非常高;
网新易得服务器或许不那么有名,但他是属于国内十大服务器品牌之一,并且是最具性价比的品牌之一。之所以推荐这个品牌给你,是因为你在华东地区,而网新易得的公司全称叫上海浙大网新易得科技发展有限公司,对于未来的售后服务方面,你完全可以放心。
另外,网新易得还同时是华硕服务器的华东总代理,如果你选择的是华硕服务器,找他们也是没错的。
上海浙大网新易得科技发展有限公司是一家专注于IA构架服务器研发、生产、销售和服务的专业公司,是英特尔在中国地区三家服务器组装中心(SAC)之一,其 “易得”品牌服务器在广大终端用户和代理商中广受好评。2002年,国内著名的IT上市公司浙大网新参股并控股。新公司依托浙江大学一流的计算机应用技术和研发力量,加上雄厚的资本保证,并结合英特尔最新的领先技术,在教育行业、电信应用、中小企业信息化建设、电子政务、游戏网站等行业都深受欢迎,赢得了大量的客户。网新易得致力于成为国内领先的IA架构的品牌服务器厂商及应用解决方案供应商,将成为国内最著名的服务器品牌和网络创新应用的引领者。
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1深度学习需要大量的并行计算资源,而且动辄计算几天甚至数周,而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡(GPU)恰好适合这种工作,提供几十上百倍的加速,性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务,所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构,使用GPU完成训练任务。

2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月(取决于数据规模和深度学习网络模型),需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。

3独立的深度学习工作站(服务器)可以方便实现实验室计算资源共享,多用户可以在个人电脑编写程序,远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源,减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

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