便宜好用的gpu服务器

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资讯 咨询机构IDC近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示，2017年，中国GPU服务器市场迎来爆发式增长，市场规模为5．65亿美元（约合35亿元人民币），同比增长230．7％，约占中国X86服务器市场的6％。

该机构预测，未来五年GPU服务器市场仍将保持高速增长，2017～2022年复合增长率将超过43％。到2022年，GPU服务器的市场规模有望达到中国X86服务器市场整体规模的16％，将直接改变整个服务器市场的格局。

从厂商市场占有率来看，浪潮处于领先位置，曙光和新华三紧随其后。从行业分布来看，互联网是GPU服务器的主要用户群体，提供AIaaS的公有云服务提供商和AI解决方案提供商有望成为未来驱动市场增长的新动力。从市场趋势来看，2017年GPU服务器市场不再是一个小众的市场，几乎所有互联网用户和大量的AI初创公司都开始采购GPU服务器搭建自己的AI平台，主流的公有云厂商也都先后推出自己的AIaaS服务。

从AI生态系统建设来看，Nvidia具有明显优势，其Tesla系列产品在AI基础设施市场占据主导地位，尤其在线下训练场景中几乎垄断了市场。从其产品分布来看，P40和P100占据超过70％的市场份额，分别面向推理和训练工作负载，P4在2017年也取得了快速增长，主要面向1U紧凑型推理计算平台。

该机构中国服务器市场高级研究经理刘旭涛认为：“2017年是中国AI元年，也是AI生态和市场迅速发展的一年。在国家政策和资本的共同推动下，大量AI初创企业涌现、行业应用迅速落地。AI市场的火热推动了以GPU服务器为主的AI基础设施市场取得了爆发式增长，未来伴随AI市场的发展和繁荣，AI基础设施市场仍将保持快速增长。”他认为，目前，AI的应用以线下训练为主，使用者主要是拥有海量数据的用户群体，基础设施以GPU为主。未来，在线推理的应用将更加广泛，除了GPU，FPGA、ASIC等加速计算技术，甚至基于ARM架构的一些新的专用AI芯片都会迎来发展机遇。

说到显卡，估计90%以上的人都认为这就是一个游戏工具。现在高性能的显卡难道只是为游戏而生吗？目前不少公司已经认识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。

什么是GPU服务器？

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、d性的计算服务。

GPU服务器有什么作用？

GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快

理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。

GPU服务器的主要应用场景

海量计算处理

GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：

• 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。

• 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。

深度学习模型

GPU服务器可作为深度学习训练的平台：

1GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。

2GPU 服务器和云服务器搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。

3对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。

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、 在边缘服务器租用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，它有非常成熟的从底端的 *** 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。

作为国内品牌服务器提供商，天下数据GPU机架式服务器拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力。GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码，一边由图形处理单元（GPU）处理大规模并行架构的计算密集型任务。天下数据GPU服务器是医疗成像、广播、视频转码市场的理想选择。

题主是否想询问“gpu服务器有哪些应用场景？”有海量计算处理。超强的计算功能可应用与海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，可能原本需要几天才能完成的数据量，用GPU服务器在几个小时就完成了；GPU服务器还可以作为深度学习训练平台，可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信等等。思腾合力在GPU服务器的型号方面还是有很多选择的，有自主研发的品牌也有英伟达的，在选择方面还是比较多的，应用的场景也十分广泛。

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