推荐一款适合推理AI 场景应用性能较好的服务器

亿万克的R922N6+服务器。
亿万克亚当R922N6+是一款搭载英特尔第三代至强可扩展处理器的2U双路全闪存计算型服务器，提供GPU算力的d性计算服务，具有超强的计算能力及稳定、优异的整机性能输出。此款产品提供超大存储空间，且数据传输速率相较于普通机械硬盘最多可提升10～11倍，适用于企业虚拟化、图形编辑、视频直播、神经网络、深度
学习、推理等多种AI 场景应用。

服务器的功能相对于PC机来说复杂许多，不仅指其硬件配置，更多的是指其软件系统配置。服务器要实现如此多的功能，没有全面的软件支持是无法想象的。但是软件系统一多，又可能造成服务器的使用性能下降，管理人员无法有效 *** 纵。所以许多服务器厂商在进行服务器的设计时，除了在服务器的可用性、稳定性等方面要充分考虑外，还必须在服务器的易使用性方面下足功夫。感兴趣的话点击此处，了解一下

小编建议可以到亿万克官网了解一下，亿万克的服务器是比较好用的，其性价比很高，性能更稳定。亿万克集服务器和存储等数据中心产品的研发、生产、销售、服务系统整合于一体，是民族高科技制造企业领导品牌 。

企业购买服务器应注意：
1要弄明白所需服务器的需求，需要满足的服务要求，有针对性的选择;
2ftp服务的话，一般放文件的， 磁盘空间要大一些;
3web服务的，考虑内存，cpu处理能力都要强一些，这些都和并发访问数，和跑的程序有关;
4选购一款质量稳定的产品远远比选一款华而不实的产品重要，对不清楚如何维护和解决服务器硬件故障的用户，服务器的稳定性和可靠性是非常重要的。
5服务器能够预留一定的扩展空间以应对企业的发展，还有不懂的可以去十次方了解更多AI服务器有关的注意要点。

主要使用PS/PR/AI等常用设计软件，学生或者普通视频、设计人员稍微多一些，对于这部分人群，如果常用PR的话，建议i5/R5及以上处理器，内存16GB起，固态硬盘至少240G起，显卡必须用中端级，例如GTX1060或RX580。

常用PS/AI的，建议i3处理器起步即可，内存8GB，固态硬盘最好一个，独显一般没必要，非要加的话入门级独显即可。

主要用到的软件是AE/Maya/3DSMAX，一般就是做特效、后期的人员。装机一般建议i5起步，内存至少16GB，固态硬盘是必须的，一般用NVMe协议的固态硬盘，显卡推荐比如GTX1060。

如果使用Maya/3DSMAX，CPU、内存、硬盘、显卡和上面一样，但是显卡更加推荐使用专业级显卡，比如P2000及以上。

扩展资料

电脑配置的评价标准

1．CPU，这个主要取决于频率和二级缓存，三级缓存，核心数量。频率越高、二级缓存越大，三级缓存越大，核心越多，运行速度越快。速度越快的CPU只有三级缓存影响响应速度。

2．内存，内存的存取速度取决于接口、颗粒数量多少与储存大小（包括内存的接口，如：SDRAM133，DDR333，DDR2-533，DDR2-800,DDR3-1333、DDR3-1600、DDR4-2133），

一般来说，内存越大，处理数据能力越强，而处理数据的速度主要看内存属于哪种类型（如DDR就没有DDR3处理得快）。

3．主板，主要还是处理芯片，如：笔记本i965比i945芯片处理能力更强，i945比i910芯片在处理数据的能力又更强些，依此类推。

4．硬盘，硬盘分为固态硬盘（SSD）、机械硬盘（HDD）、混合硬盘（SSHD），固态硬盘速度最快，混合硬盘次之，机械硬盘最差。越大的硬盘存的文件就多，（如存放，音乐等）

首先硬盘的数据读取与写入的速度和硬盘的转速（分：高速硬盘和低速硬盘，高速硬盘一般用在大型服务器中，如：10000转，15000转；低速硬盘用在一般电脑中，包括笔记本电脑）

台式机电脑一般用7200转，笔记本电脑一般用5400转，这主要是考虑到高速硬盘在笔记本电脑中由于电脑移动振动意外刮伤硬盘盘片以及功耗和散热原因。

硬盘速度又因接口不同，速率不同，一般而言，分IDE和SATA（也就是常说的串口）接口，早前的硬盘多是IDE接口，相比之下，存取速度比SATA接口的要慢些。

硬盘也随着市场的发展，缓存由以前的2M升到了8M,是16M或32M或更大，就像CPU一样，缓存越大，速度会快些。

5．显卡：要注意显卡的流处理能力以及显存大小和显存位宽，越大越好。这项与运行超大程序软件的响应速度有着直接联系，如运行CAD2007，3DStudio、3DMAX等图形软件以及玩大型3D游戏显卡除了硬件级别上的区分外，也有“共享显存”技术的存在。

和一般自带显存芯片的不同，就是该“共享显存”技术，需要从内存读取显存，以处理相应程序的需要。或有人称之为：动态显存。这种技术更多用在笔记本电脑中。

6．电源，这个只要功率足够和稳定性好（一般300W就足够一般家庭电脑用功率，500W大部分电脑都没有问题了），稳定的电源是很重要的，对于电脑各个电子元件稳定的电压以及电流都是电脑寿命的关键。

7．显示器：显示器与主板的接口也一样有影响（如DVI，HDMI和VGA接口），只是人们一般没有太在乎（请查阅显示设备相关技术资料）。

参考资料来源：百度百科-电脑配置

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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