推荐一款适合深度学习AI场景应用性能较好的服务器

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

————————————————

版权声明：本文为CSDN博主「Ai17316391579」的原创文章，遵循CC 40 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：>

QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，

Queries Per Second，每秒查询数。每秒能够响应的查询次数。
QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。

Transactions Per Second 的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息作出的评估分。
TPS 的过程包括：客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。
例如，访问一个 Index 页面会请求服务器 3 次，包括一次 html，一次 css，一次 js，那么访问这一个页面就会产生一个“T”，产生三个“Q”。

page view即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。
根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。
与 PV 相关的还有 RV ，即重复访问者数量（repeat visitors）。

访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。

Internet Protocol独立 IP 数，是指 1 天内多少个独立的 IP 浏览了页面，即统计不同的 IP 浏览用户数量。同一 IP 不管访问了几个页面，独立 IP 数均为 1；不同的 IP 浏览页面，计数会加 1。IP 是基于用户广域网 IP 地址来区分不同的访问者的，所以，多个用户（多个局域网 IP）在同一个路由器（同一个广域网 IP）内上网，可能被记录为一个独立 IP 访问者。如果用户不断更换 IP，则有可能被多次统计。

Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。

代表吞吐率，即 Requests Per Second 的缩写。吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述，单位是 reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。
某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数，称之为最大吞吐率。