8卡gpu服务器功率要求

8卡gpu服务器功率要求,第1张

GPU服务器,就是有专用显卡的服务器,一般多用于超级算力,图形计算,或者说IPFS挖矿等,一般来说,GPU服务器多为4U的服务器。根据GPU的数量不同,该服务器的功率也是不一样的。
一块GPU卡一般耗电350W,一般4U的服务器最大可以支持8块GPU卡,通常业内多称之为8卡GPU服务器,当然也有4卡,6卡的。如果装满8卡GPU,那么其耗电在2800瓦,差不多就是 13A电力。一般常规的机房机柜标准配电是13A起步 (也有按10A起步的)
如果是放在13A电力的机柜里,那么一台4U 8卡的GPU服务器就得占用一个机柜,所以这个时候,如果客户机器数量比较多的话,就租用高电机柜比较合算,不然一台占一个机柜,机柜空间就大大的浪费了。
一般来说,不计算用电的情况下,一个4U的机柜的机柜费是根据 一个机柜的总成本除8得出来的(因为一个42U的机柜 空间上可以放8台4U服务器)。比如说我们国门机房 1个机柜 42U ,13A电力一个月是4000元,除8等于500元。也就是说正常在国门机房,如果1个4U的机位,在用电不超过13除以8也就是1625A的情况下,只需要500元的机位费。 当然这个是理论值,一般来说4U的机器,耗电量正常的都要在25A左右,如果是GPU专业服务器,常见耗电在5A左右,也有一台耗电量在13,或25或32A等不同档次的。
所以说咱们在托管GPU服务器的时候,一定要确定机器的耗电量是多少,然后再看是整租个普通机柜,还是租用高电机柜 放多台GPU服务器。

可以。
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ENVI(The Environment for Visualizing Images)是一个完整的遥感图像处理平台,应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。

深度学习是作为机器学习的一个算法而存在,被称为人工神经网络,由于受到算法理论、数据、硬件的制约,多年以来一直都是单层或浅层的网络结构。随着大数据的发展,以及大规模硬件加速设备的出现,特别是GPU的不断提升,使得神经网络重新受到重视。深度学习的发展需要大数据跟计算力的支撑,蓝海大脑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,80%做人工智能科研等领域研究的重点高校已应用蓝海大脑的产品。


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