听说GPU可以提高服务器计算速度，想给戴尔r710服务器配个GPU ，不知道支持不？麻烦高手给点指导性意见

只要服务器中有PCI-E X16的总线，就可以安装。
但GPU加速必须受到软件的支持，而且只对可以并行化的运算进行加速。另外，Nvidia显卡需要使用CUDA编程来实现加速功能，不是插上就能用的，AMD则需要Stream。一般都是用作高性能计算（HPC）的辅助计算加速卡，对于商务应用来说，没什么实际作用。不建议安装。

基本上价格就是根据配置和型号来的，配置越高价格越贵。在选择GPU的时候要考虑好自身的情况，根据自身的工作要求来选择型号和规格，也可以去电商网站上对比下价格。思腾合力你可以去了解下，我之前在京东上看过他们家产品，我觉得还不错，性价比挺好的。你可以去了解下。

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。

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。

物理世界数字化涉及3D建模、数字人制作、数字孪生、AI模型训练、IoT传感器、CAD/GIS、知识图谱、脑机接口、低延时高速通信、区块链NFT等技术。
数字世界物理化需要3D图形渲染、物理仿真、AI训练与推理、科学计算、AR/VR/XR交互、AI人机交互、大规模分布式并行计算、超高清视网膜成像现实技术、生物仿真等技术。
张建中希望，“元计算”能成为赋能下一代互联网的基础算力。
为此，摩尔线程打造了统一系统架构MUSA（MT Unified System Architecture）。
其底层是摩尔线程的全功能GPU，有图形、智能多媒体、AI、物理四大引擎，在此之上有各种编译工具及平台，并支持OpenCL、SYCL、CUDA、Vulkan、DirectX、OpenGL/GLES等主流编程接口，还有针对具体应用的各类行业解决方案。
张建中在接受采访时谈道，设计MUSA架构的目的，是减少软件重复劳动，把不同引擎的核心能力释放出来，MUSA底层提供不同runtime，因此能将业界标准API做好。
据他分享，摩尔线程GPU产品的PPA能够满足各行业的需要，同时软件驱动也对产品性能进步至关重要，没有软件的芯片只是芯片，好的GPU公司都是靠软件驱动业务发展，摩尔线程也不例外，一个软件能适配所有的GPU、 *** 作系统、应用场景。
随后，张建中宣布推出第一代MUSA架构GPU苏堤。
苏堤GPU拥有四大引擎：现代图形渲染引擎、智能多媒体引擎、AI计算加速引擎、科学计算与物理仿真引擎。
（1）现代图形渲染引擎：支持DirectX、Vulkan、OpenGL、OpenGLES等业界标准API，并支持两大游戏引擎，有全局光照、时空抗锯齿、物理渲染、软阴影、反射、体积光等能力。
▲现场演示在1080p画质下玩英雄联盟游戏
（2）智能多媒体引擎：传统编解码引擎只能按照业界规范进行编解码计算，但显示行业变化飞快，现在4K电视已经普及。张建中说，苏堤是第一款支持8K编解码、AV1编解码的GPU，可供视频云、云会议、直播、内容创作、8K游戏应用。
（3）AI计算加速引擎：有一套端到端解决方案，提供支持不同的主流AI框架，并提供视觉、语音、NLP、图形AI、芯片AI等多种AI核心服务。
▲AI计算加速引擎
（4）科学计算与物理仿真引擎Alphacore：能仿真计算机图形中各种不同的运算规律，同时集成在Unity、Houdini、Unreal等不同引擎中。Alphacore可提供多种仿真工具，便于用户进行高精度物理仿真处理。
摩尔线程成立才18个月，能如此快地推出首款产品，张建中认为主要得益于几个因素，首先是人才储备，摩尔线程有一支真刀实q做过全功能GPU的团队，此外，这不仅是摩尔线程的努力，也离不开各方合作伙伴的支持。
在他看来，摩尔线程做产品研发，客户用好是核心，最需注重的不是芯片本身，而是最终客户的应用，因此客户所有需要的性能都要研发出来。
二、首款台式机显卡：2048个MUSA核心，能打英雄联盟
紧接着，张建中宣布推出基于苏堤的首款台式机显卡MTT S60。
MTT S60拥有2048个MUSA核心，单精度浮点计算能力可达6TFLOPS，支持192GPixels/s像素填充率、8GB大显存、4K/8K超高清显示。
据他介绍，这是第一款能打英雄联盟游戏的国产显卡，支持所有主流国产PC *** 作系统。
摩尔线程与国内生态系统合作伙伴打造了新联盟——PES完美体验系统联盟。据悉，该联盟囊括了国内PC界几乎所有合作伙伴，张建中希望利用摩尔线程GPU赋能各行业应用。
摩尔线程与金山办公合作，用MTT S60支持高效办公平台，助力金山办公云边端统一协作。
摩尔线程还与小鱼易连合作，用MTT S60提升多人同时在线会议高清视频的质量。
MTT S60也是首款支持国产工业软件中望3D软件的GPU。
同时，摩尔线程与D5合作，利用MTT S60的渲染能力打造实时3D工作流，带来沉浸式创作体验；与D5集成了Alphacore，还能提供实时仿真效果，模拟物理世界的光影等效果。
MTT S60也被用于助力太极图形，加速物理与图形并行计算，赋能图形开发爱好者，一键调用物理引擎，实现实时物理特效渲染，提升内容制作效率。
摩尔线程还与广联达合作，基于MTT S60打造国内第一款BIM/CIM加速系统，助力三维可视化加速建筑师工作流，以此驱动数字孪生建设。
此外，摩尔线程与超图软件、苍穹数码、中地数码等多家国产地理信息系统（GIS）服务商合作，用MTT S60助力实景三维创新，进行3D实时渲染地理信息，并可借助AI计算引擎加速GIS软件智能化。
三、首款服务器产品：4096个MUSA核心，12TFLOPS
随后，张建中推出基于苏堤的首款服务器产品MTT S2000。
MTT S2000包含4096个MUSA核心，单精度浮点计算达12TFLOPS，支持32GB超大显存，支持PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、OneFlow等主流AI框架，适配x86和Arm架构CPU，以及兼容各种容器生态、 *** 作，并在云端支持云游戏、云渲染、云计算等多种应用场景。
基于云原生的解决方案，MTT S2000提供能将GPU每个处理核心虚拟化、物理隔离，让数据更安全。它还提供监控管理功能，兼容所有容器 *** 作，支持所有的K8s插件，同时可通过各种管理工具，让开发者更容易使用和分配GPU的各种渲染与计算能力。
摩尔线程宣布与锐捷、深信服、新华三一起推出基于MTT S2000的云桌面解决方案，希望能将Windows 10的应用场景部署在云端。
在云游戏方向，摩尔线程与蔚领时代合作，提供低延时、低功耗、高性价比的云游戏解决方案，实现跨平台高质量安卓云游戏实时体验。
摩尔线程还与声网合作，支持实时互动RTE技术，共同打造窄带高清视频云基础设施平台。
同时，摩尔线程与一流科技合作，与一流科技深度学习框架适配，打造基于MTT S2000的异构分布式计算平台，满足用户对大模型、大数据、大计算的需求。
四、发布四大元计算解决方案，数字人解决方案也来了
为了赋能更多行业客户，张建中宣布推出摩尔线程元计算解决方案，以助力“十四五”数字经济。
面向数字能源，摩尔线程与国家电网合力推进基于摩尔线程GPU的电力行业人工智能、工业元宇宙电力场景应用，通过建设数字孪生平台，帮助监控管理电力系统的各个场景。
面向数字农业，摩尔线程与埃舍尔科技合作，基于摩尔线程GPU底层多功能算力，构建农业基地数字孪生模型，全面实现标准化智慧化管理。
摩尔线程GPU算力支持的数字化示范种植基地可以推出更科学、更高效的种植方式，同时降低生产过程中农资农化的使用。它也可助力通过数字化种植实现品种溯源，保障品种优质优价，科学指导轮作能力。
面向数字城市，摩尔线程全功能GPU提供面向大数据的GPU通用计算、高清视频处理以及GPU建模、3D渲染能力，在时间和空间维度把物理世界的数据快速传递到数字孪生世界，推动政企数字化转型，从而促进经济发展。
摩尔线程MUSA支持云原生渲染引擎，助力光线云打造其第一款云原生的渲染解决方案。摩尔线程还与51World合作，用MUSA支持数字孪生平台。
面向数字生命，摩尔线程GPU多核并行架构可加速软件蛋白质重构过程，助力医学病理和结构生物学的研究。冷冻电镜蛋白质三维重构包含百万级别粒子分类、重投影、模型重构等密集计算环节，摩尔线程与清华大学合作提供密集计算的算力支撑，加速三维蛋白质重构过程。
最后，张建中发布了一款Digitalme数字人端到端解决方案，包含三维重建、语音复刻、实时渲染、智能感知、智能交互等功能，用于解决数字人制作繁琐的流程问题。其数字人生产线覆盖从制造数字人到实现实时智能交互。
摩尔线程的技术专家用这套流程，构建3D面部、克隆音色，做了一个简易的数字人demo。
张建中告诉芯东西，“元计算”涉及的范围广泛，很多用户难以顾及到所有技术层面，对此，摩尔线程在国内建设有专门的团队，为本土客户提供定制化服务支持，助力企业客户解决一些技术难题、迅速提升计算能力，摩尔线程也会与合作伙伴一起来提供企业级服务。
结语：抢滩GPU市场，本土企业混战在即
过去三年间，新型AI计算基础设施建设如火如荼地开展，席卷全球的“元宇宙”概念带飞了数字孪生、3D建模、工业仿真、AI虚拟人、VR/AR、CAD/GIS、人机交互等市场，国内GPU领域亦掀起了一波创业与融资热潮。
作为图形渲染与AI计算最为盛行的芯片，GPU的价值不言而喻。全球GPU龙头英伟达的市值高达近7200亿美元，稳居世界半导体股市值第一。爆炸的数据传输与算力需求，国产替代的庞大市场空间，都令GPU芯片赛道极具吸引力。
一批本土GPU创企正拔地而起，每一家都奔着填补国产高性能GPU空白的目标，要研发出更适配中国本土市场需求的GPU产品，有的侧重加速计算，有的侧重图形渲染。

代替。没有GPU的服务器，照样可以进行计算和使用，所以服务器代替gpu。GPU即图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器。

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