最新RTX4090深度学习GPU服务器配置大全有吗？

产品类型 4U机架式
1 CPU 金牌6326 16核心32线程 基频29GHZ 加速频率35GHZ TDP: 185W 2
2 内存 512G(32GB32) DDR4 3200MHZ 1
4 准系统 超微420GP-TNR 4U机架式准系统， 带2200W冗余2+2电源;平台最大支持lO个GPU
32个DIMM插槽；母板超级X12DPG-OA6处理器中央处理器双插槽 P+ (LGA-4189)第三代英特尔 至强 可扩展处理器支持CPU TDP 270W核心高达40C/80T；高达 60MB 的缓存图形处理器支持的GPUHGX A100 8-GPU 40GB/80GB SXM4 多 GPU 1
5 SSD 三星PM9A1 1TB M2接口 NVMe协议 四通道 PCIe40 固态硬盘 1
6 SATA 希捷(Seagate)银河系列V6 6TB ST6000NM021A 7200RPM 256MB SATA3企业级硬盘 1
7 GPU卡 英伟达RTX 4090公版 4

GPU服务器和普通服务器的区别在于GPU服务器具有GPU（图形处理器）加速，而普通服务器通常只有CPU（中央处理器）。以下是几个区分GPU服务器和普通服务器的因素：
硬件配置：GPU服务器通常具有多个高端GPU卡，而普通服务器则通常只有一个或几个CPU。此外，GPU服务器通常具有更高的内存容量和更快的存储设备，以便处理和存储大量数据。
应用场景：GPU服务器通常用于计算密集型的任务，例如深度学习、机器学习、数据挖掘和科学计算等需要大量矩阵运算和并行计算的应用。而普通服务器则更适用于处理数据传输、存储和其他一般性任务。
性能：由于GPU服务器具有GPU加速，因此其性能通常比普通服务器更高，尤其是在处理大量数据和进行大规模计算时。GPU服务器可以利用GPU的并行计算能力，加速许多复杂的计算任务。
价格：由于GPU服务器的配置和性能比普通服务器更高，因此其价格也通常更高。GPU服务器可能需要更多的电力和散热，因此它们也可能更昂贵。因此，在购买GPU服务器之前，需要考虑你的预算和实际需求。
总的来说，GPU服务器和普通服务器有很多不同之处，主要是在硬件配置、应用场景、性能和价格等方面。你需要根据自己的需求和预算，选择最适合的服务器类型。

因为专业啊（大笑），言归正传之前有和这家公司合作过。拥有完全自主研发和灵活定制能力，是国内最早从事液冷GPU服务器的厂商之一，并且在独到的加固、保密和安全等产品技术领域有深厚的积累。蓝海大脑端到端的解决方案，赋能AI、云计算、大数据、5G、区块链、元宇宙等新兴技术创新和应用，积极为中国新基建、信创、东数西算、社会经济的数字化和智能化转型升级提供坚实的算力保证。同时重视全球合作共赢，与英特尔Intel、英伟达NVIDIA、希捷、华为、飞腾等国内外产业链伙伴保持紧密的战略合作关系，加速产品方案的适配和应用场景拓展，更好地服务各行业用户。

不能。
研究生毕业设计可能要用到深度学习，没有CPU无法做到。双非读研，开学研二，电子信息专业，研一班上很多人都想做深度学习，可是学校实验室没有提供GPU服务器，做不了。
深度学习需要具备三个因素，首先是算法，然后是GPU机器，还有就是数据库。GPU选择的话，由于一般的深度学习都不需要单精度，所以性价比最高的GPU是GTX系列，是现在深度学习用的最多的卡。

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