GPU服务器的配置和报价怎么看？

CPU：
首先确认您的模型是否需要CPU的计算力
深度学习训练，4GPU主流配置10核CPU，8GPU建议配置12核以上
内存：
显存的总和再加32G基本能满足需求（如4卡3090显存总和为96G，加32G等于128G）
硬盘：
机械盘不能满足大部分模型数据读取，推荐480G SSD做为系统盘，热数据用SSD存储，冷数据用机械盘
GPU：
Geforce系列可用于深度学习，Tesla系列 深度学习 高性能计算，Quadro系列绘图渲染
选择GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以去官网了解一下

吃。使用GPU的主要瓶颈之一是通过PCIe总线在CPU和GPU内存之间复制数据的速度，PCIe总线的数据吞吐量很大程度上影响了GPU的运算速度，GPU服务器吃PCIe速度。GPU服务器是一种用于计算机科学技术领域的计算机及其配套设备，于2017年5月31日启用。

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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。

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苏州科达gpu服务器好。
苏州科达官网显示，苏州科达在接受机构调研时表示，公司自研的服务器包含高性能计算服务器、高密度服务器和GPU服务器等，产品采用国产化处理器、支持国产 *** 作系统，主要用于构建公司音视频解决方案中所需要的云计算平台。
科达自主研发的智能分析GPU服务器提供了高密度高性能的GPU计算能力，在标准4U服务器架构上，可提供不少于12套高性能GPU分析处理单元。

浪潮是一家中国的服务器制造商，提供各种类型的服务器产品。以下是浪潮服务器的一些主要分类：
1 塔式服务器（Tower Server）：塔式服务器适用于中小企业和分支机构等小型办公环境，具有较低的噪音和较小的空间占用。浪潮的塔式服务器产品线包括 T系列。
2 机架式服务器（Rack Server）：机架式服务器适用于数据中心和大型企业，设计为与标准机架兼容，便于集成和管理。浪潮的机架式服务器产品线包括 R系列。
3 刀片式服务器（Blade Server）：刀片式服务器是一种高密度、可扩展的服务器解决方案，适合大型数据中心和云计算环境。浪潮的刀片式服务器产品线包括 H系列。
4 高性能计算服务器（High-Performance Computing Server）：高性能计算服务器专为高性能计算（HPC）任务和人工智能（AI）应用设计，提供最高可用性和性能。浪潮的高性能计算服务器产品线包括 X系列。
5 分布式存储服务器（Distributed Storage Server）：用于大数据存储和处理的服务器，通过分布式存储架构提供高可用性、可扩展性和容错性。如浪潮翼龙存储服务器等。
6 GPU服务器（GPU Server）：适用于图形处理、深度学习和其他需要高性能并行计算能力的场景。浪潮的GPU服务器产品线包括 G系列。
此外，浪潮还提供定制服务器解决方案，以满足特定行业或应用场景的需求。以上是浪潮服务器的几种主要类型，实际选择时需要根据应用场景、性能需求和预算等因素进行综合考虑。

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