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。

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2《盗墓笔记》：作者：南派三叔，是一部讲述了盗墓这一神秘领域的小说，剧情引人入胜，语言生动，深受广大年轻读者的喜爱。该小说已经被改编成电视剧、等多个版本。
3《择天记》
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首先，解释什么是服务器租赁。所谓的服务器租赁是指用户不需要单独购买独立的服务器，只需要根据自己的业务需求，希望服务器租户提出硬件配置要求，IDC根据需求相应的配置，并提供服务器运行机房和网络带宽，实现用户独家专用高性能服务器。
其次，我们应该关注服务器的产权。从服务器租赁的定义中，我们可以了解到，当用户租赁服务器时，服务器的产权属于服务提供商，但现在许多企业开展租赁服务器产权优惠活动，一般用户租赁一年后，服务器产权属于用户，只要第二年支付托管费。建议根据租赁时间的长短来决定是否需要产权。如果您选择租用服务器获得产权，建议在租赁前与IDC提供商签订合同，以避免不良服务提供商在租赁合同到期后更换服务器的硬件配置。酷酷云作为一个正式的服务提供商，自然不会纵容圈子里的不良氛围，在签订合同之前就会清楚地解释产权问题。
现在是服务器的价格。服务器租赁费用于选择的机房线路（单线、双线和多线）。服务器配置。带宽的选择等限制，一般来说，中国联通的成本相对较低，普通配置每年约4000~5000元；其次是电信，每年约5000~6000元；最后是双线机房∞。由于双线机房带宽成本高，成本略高于电信和网通，普通配置每年约7000~8000元。
最后，加速云提示您租用服务器时要注意的问题。
1服务器带宽下服务器月租年租的价格。
2服务器租赁时提供的测试IP测试提供IP周边同段的IP。
3必须签订服务器租赁合同，特别是选择服务器租赁产权的，以免造成不必要的损失。
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5咨询对方在服务器无法连接时的处理方法，以及免费售后服务、售后服务是否完善等。
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专业的GPU服务器可以尝试一下英伟达、AMAX、或者是它们授权的厂商也是可以的。我了解的思腾合力就是英伟达的合作伙伴，而且还是精英级的代理商，你可以去了解一下，思腾合力不仅有英伟达的服务器还是有自主研发的服务器，思腾合力拥有完善的研发、生产、制造基地，专注于人工智能领域，适用于GPU高性能计算、深度学习训练及推理等场景，覆盖服务器/静音工作站等多种产品形态，能够满足客户全场景需求。我觉得还是听不错的，推荐给你看看。

不久前，在最受关注的固定任务测试中，浪潮服务器获15项冠军，占据冠军榜单半壁江山，蝉联四届MLPerf AI基准测试冠军榜首。
其中，浪潮服务器NF5488A5、浪潮服务器NF5688M6及浪潮服务器NE5260M5在本次竞赛中表现最为优异。

当前，工业制造的精密度和生产规模迅速提升，单纯依靠人力产品质检已经无法满足企业对精细化的需求。在此背景下，思谋科技开始与浪潮AI服务器合作，打造智能质检解决方案。其中，浪潮AI服务器NE5260M5具有机身更短、环境适应性更强等特点，能够直接部署在空间有限的室内环境，2U空间支持最多4块GPU卡，为工业质检模型的训练和迭代提供强大的AI算力支持；而浪潮AI服务器NE3412M5，可支持25G抗震、IPX5防水，满足严苛的工业质检环境，并且服务器采用企业级芯片，具有更高的可靠性，能够保障边缘推理工作的长期稳定运行，海量零器件的质量检测不掉线。

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