腾讯云的GPU云服务器和fpga云服务器哪个更好用

这两个是针对不同的领域，GPU云服务器通常用来做浮点或者图形计算。甚至是机器学习。
FPGA更多用在工业领域。
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。
FPGA 云服务器（FPGA Cloud Computing）是基于FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程阵列的计算服务，您只需单击几下即可在几分钟内轻松获取并部署您的FPGA计算实例。您可以在FPGA实例上编程，为您的应用程序创建自定义硬件加速。

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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在选择服务器方面还是要看具体需求的，不同的企业或个人对服务器的要求都是不一样的，如果预算有限的话，那只能选择比较便宜的服务器。对于那些注重网络安全、数据存储的大型企业，那就需要买性能稳定、安全性高的服务器了，哪怕价格贵一点。当然，从性价比的角度我觉得还是最好选择大厂的服务器，这样售后得以保障，也不会出现太大的质量问题。思腾合力你可以去了解看看，它家是英伟达官方授权的经销商，同时也拥有自主品牌GPU服务器，售后方面做的都挺好的，3年质保，上 门服务，性价比还是蛮高的，给你做个对比。

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产品特色

Hyper-V与其他的虚拟化平台相比，突出的特点就是精简了结构提高了性能，下面我们用Virtual Server作为传统虚拟化技术的代表与Hyper-V进行对比。Hyper-V和Virtual Server虽然同为微软的服务器虚拟化产品，却有着很显著的区别：Hyper-V在构架上已经完全不同于后者，可以说是微软在虚拟化技术上的一个突破性进展。2014年市场上较主流配置的VPS一般是256M或512M内存，最低的有128M的，这经常会导致系统内存资源不足，特别是运行Mysql或Mssql的情况下，内存耗尽后系统响应速度非常慢；为了给用户提供优质的VPS使用体验，5G云整合资源，在业内率先推出1G内存的VPS，价格却跟其他服务商256M内存的产品相仿；服务器CPU采用二颗四核至强5405,其性能是酷睿系列的5倍以上；硬盘采用万转SAS硬盘阵列，SAS硬盘传输数据可以达到30Gbit/sec，是SATA硬盘传输速率的2倍左右。虚拟化软件采用hyper-v,hyper-v占系统资源很少，性能远优于vmware。用户间的彼此隔离 灵活性和直接控制VPS。对VPS的全面控制：运行任意应用软件、创建任意定制的配置。

高安全性 更高的安全性同时意味着更高的服务可靠性。

资源控制和峰值性 确保用户得到更高水平的服务和资源。允许峰值性使用闲置的服务器资源，提供了一个好于独立主机水平的服务（许多低端的独立服务器资源都次于DS所用服务器的水平）模板和应用程序套件 获得新的应用。 *** 作系统和应用软件能及时更新，降低安全风险。控制面板功能：重启动、重装、备份、恢复，升级等。轻松迁移机房：多个机房可选，无缝升级和迁移时无需停止服务。可满足从低到高几乎全部主机服务的需求。

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