比如你要进行深度学习计算，建议使用腾讯云GN8/GN10X 实例。GN10Xp配备Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有强大的单精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ，80个 vGPU 和320GB主机内存，是深度学习训练的首选。
GN10Xp 最大实例规格具备1256 TFLOPS 单精度浮点运算能力，支持 Tensor Core 加速，单卡搭载32GB显存，GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期，使得复杂模型的快速迭代成为可能，人工智能相关业务得以把握先机。
腾讯云GPU云服务器，管理很简单GPU云服务器采用和云服务器CVM一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。而且节约成本，你无需预先采购、准备硬件资源，一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，有效降低基础设施建设投入。目前，腾讯云的GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，你可以根据需要选择计费模式。
搞AI，谁又能没有“GPU之惑”？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！
CPU与GPU对比
CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。
下图是处理器内部结构图：
DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。
Cache存储器：电脑中作为高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。
算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻辑电路。
当需要对大数据bigdata做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。
GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。
简而言之，CPU擅长统领全局等复杂 *** 作，GPU擅长对大数据进行简单重复 *** 作。CPU是从事复杂脑力劳动的教授，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。
深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是，需要大数据来训练。因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，GPU正好有这个专长，时势造英雄，因此，GPU就出山担当重任了。
太长不看版
截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：
以下GPU可以训练大多数（但不是全部）模型：RTX 2080 Ti：11GB VRAM，约1150美元GTX 1080 Ti：11GB VRAM，返厂翻新机约800美元RTX 2080：8GB VRAM，约720美元RTX 2070：8GB VRAM，约500美元
以下GPU不适合用于训练现在模型：RTX 2060：6GB VRAM，约359美元。
在这个GPU上进行训练需要相对较小的batch size，模型的分布近似会受到影响，从而模型精度可能会较低。
GPU购买建议
RTX 2060（6 GB）：你想在业余时间探索深度学习。RTX 2070或2080（8 GB）：你在认真研究深度学习，但GPU预算只有600-800美元。8 GB的VRAM适用于大多数模型。RTX 2080 Ti（11 GB）：你在认真研究深度学习并且您的GPU预算约为1,200美元。RTX 2080 Ti比RTX 2080快大约40％。Titan RTX和Quadro RTX 6000（24 GB）：你正在广泛使用现代模型，但却没有足够买下RTX 8000的预算。Quadro RTX 8000（48 GB）：你要么是想投资未来，要么是在研究2020年最新最酷炫的模型。NV TESLA V100 （32GB）：如果你需要在NVIDIA数据中心使用CUDA，那么TESLA就是必选品了。图像模型
内存不足之前的最大批处理大小：表示GPU没有足够的内存来运行模型。
性能（以每秒处理的图像为单位）：表示GPU没有足够的内存来运行模型。
语言模型
内存不足之前的最大批处理大小：表示GPU没有足够的内存来运行模型。
性能： GPU没有足够的内存来运行模型。
使用Quadro RTX 8000结果进行标准化后的表现
图像模型
语言模型
结论
语言模型比图像模型受益于更大的GPU内存。注意右图的曲线比左图更陡。这表明语言模型受内存大小限制更大，而图像模型受计算力限制更大。具有较大VRAM的GPU具有更好的性能，因为使用较大的批处理大小有助于使CUDA内核饱和。具有更高VRAM的GPU可按比例实现更大的批处理大小。只懂小学数学的人都知道这很合理：拥有24 GB VRAM的GPU可以比具有8 GB VRAM的GPU容纳3倍大的批次。比起其他模型来说，长序列语言模型不成比例地占用大量的内存，因为注意力（attention）是序列长度的二次项。
附注：测试模型
图像模型：
语言模型：
云轩Cloudhin专注Deep learning和高性能计算服务器定制，针对主要深度学习框架（如TensorFlow、Caffe 2、Theano或Torch）进行了优化和设置，在桌面上即可提供强大的深度学习功能。
推荐使用蓝海大脑。他家的深度学习服务器有低功耗省电的特点。令我惊讶的是，他的家庭服务器也可以快速部署在主流模式，如DNN，CNN，RNN，LSTM等。，主要用于元宇宙、数据分析、数据挖掘、大数据、基因时代、智能制造、机器识别、AI绘画等领域。目前主来要有亿万克、华为、深信服等等，更推荐亿万克服务器。云计算服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，该产品有效的解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。在实际应用中的云主机具有三个方面的d性能力：
主机服务配置与业务规模可根据用户的需要进行配置，并可灵活的进行调整。 用户申请的主机服务可以实现快速供应和部署(实时在线开通)，实现了集群内d性可伸缩 计费方式灵活，用户无需支付押金，且有多种支付方式供用户选择。
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11 GPU：计算机图形显示核心
GPU基本概念：图形处理器（graphics processing unit，缩写GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
GPU是显卡的处理器：显卡全称显示适配卡，又称显示适配器，用于协助CPU进行图像处理，作用是将CPU送来的图像信号经过处理再输送到显示器上，由主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存组成，GPU即是显卡处理器。
12 GPU擅长大规模并发计算
GPU工作原理：GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出，一般分为顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理、输出五个步骤。GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算。
GPU与CPU区别：CPU基于低延时设计，由运算器（ALU）和控制器（CU），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。
13 GPU可分为独立GPU和集成GPU
独立GPU：独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲，独立GPU的性能更高，但因此系统功耗、发热量较大。
集成GPU：集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存。集成GPU的制作由CPU厂家完成，因此兼容性较强，并且功耗低、发热量小。但如果显卡运行需要占用大量内存，整个系统运行会受限，此外系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多，因此一般集成GPU的性能比独立GPU更低。
14 GPU广泛运用在图显和并行计算场景
GPU拥有单一的强大并行计算能力，所以用途往往是需要大规模并行计算的场景。早期GPU多被用于2D和3D图形的计算和处理，因为图形数据的处理往往涉及到大量的大型矩阵运算，计算量大但易于并行化。近年由于大数据、人工智能发展，GPU也常常被用于需要大量重复计算的数据挖掘领域，如机器学习，深度学习等。
GPU使用场景：GPU被广泛地运用于PC、服务器、移动等领域。其中服务器GPU可做专业图形处理、计算加速、深度学习等应用，以独立GPU为主；移动端GPU主要采用集成GPU；PC根据使用用途不同，既可以搭载独立GPU，也可以使用集成GPU。
15 全球GPU巨头：NVIDIA、AMD
NVIDIA（英伟达）：创立于1993年，1999年发明了GPU，最初专注PC图形，后来拓展到密集计算领域，Nvidia利用GPU创建了科学计算、人工智能、数据科学、自动驾驶汽车、机器人技术、AR和VR的平台。 Nvidia是目前全球最大的独立GPU供应商，2020年营收1668亿美元，2021Q2 Nvidia全球独立GPU市场份额达到83%。
AMD（超威半导体）：成立于1969年，目前业内稀缺的可以提供高性能CPU、高性能独立显卡GPU、主板芯片组三大组件的半导体公司。2020年AMD营收976亿美元，其中计算和图形（包括CPU、GPU、APU等）业务营收643亿美元，2021Q2 AMD全球独立GPU市场份额达到17%。
2GPU两大应用场景：图显、计算
21 2020全球GPU市场规模接近千亿美元
2020年全球GPU市场规模达到9991亿美元。3D图像显示、人工智能深度学习的需求支撑GPU市场持续增长，根据Verified Market Research数据，2020年全球GPU市场规模达到9991亿美元，预计2028年达到15816亿美元，CAGR为59%。
测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约235亿美元。中国是全球GPU市场重要组成部分，2020年Nvidia、AMD在中国大陆收入占比分别为233%、239%，我们假设中国大陆独立GPU市场占全球235%，测算2020年中国大陆独立GPU市场规模约为235亿美元。
22 PC GPU：2020年全球出货394亿片
PC（个人电脑）是GPU重要应用场景，根据Jon Peddie Research（JPR）数据，2020年全球GPU出货394亿片，同比增长179%。
23 PC GPU：Nvidia和AMD占据独立GPU市场
Intel领导集成GPU市场。Intel（英特尔）是全球最大的CPU制造商，2021Q2占据全球775%的x86 CPU市场，集成GPU集成在CPU中，Intel凭借CPU市场地位，占据全球PC GPU大部分市场。根据JPR数据，2021Q2 Intel占据全球683%的PC GPU市场份额，Nvidia和AMD市场份额分别为152%、165%。
Nvidia和AMD占据独立GPU市场。在独立GPU领域，Nvidia具备明显的份额领先，2021Q2市占率达到83%。2006年AMD收购ATI，2010年放弃ATI品牌后推出AMD Radeon（镭龙）独立显卡系列，2021Q2 AMD独立PC GPU市场份额17%。
24 AI服务器与加速芯片
AI服务器：通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、机器学习等AI应用场景提供强大的算力支持，支撑AI算法训练和推理过程。
AI加速芯片：由于CPU并不适合大规模并行计算，因此需要加速芯片执行AI算法，目前AI加速芯片主要包括图形处理器（graphics processing unit，GPU）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array，FPGA）、专用集成电路（application specific integrated circuits，ASIC）、神经拟态芯片等。
25 GPU是AI服务器首选加速方案
服务器是AI核心基础设施。根据IDC数据，2020年中国AI基础设施市场规模为393亿美元，同比增长268%，并将在2024年达到780亿美元，其中2020年服务器市场规模占AI基础设施的87%以上，承担着最为重要的角色。
互联网行业是AI服务器最大采购行业。根据IDC数据，2020年上半年，互联网占整体加速计算服务器市场近60%的份额，同比增持超过100%；政府行业和服务业分别依次位居第二位和第三位。
GPU服务器是AI加速方案首选。IDC预计2021年中国GPU服务器占比919%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案首选。根据IDC数据，2019年中国GPU服务器市场规模达到20亿美元，预计2024年将达到64亿美元。
26 AI服务器通常配置多个GPU芯片
GPU加速服务器能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景，例如深度学习、科学计算、3D动画渲染、CAE等应用场景。
3NVIDIA：全球GPU巨头
31 全球GPU巨头
Nvidia成立于1993年，1999年上市，市值近10年增长超过83倍，近6年增长超过49倍。截至2021年11月5日，Nvidia总市值7438亿美元，总市值美股排名第七，是目前全球市值最大的半导体公司。（报告来源：未来智库）
32 三大因素推动地位提升
技术革新、场景拓展、外延并购，Nvidia引领全球GPU发展。
GPU架构：Nvidia坚持每2-3年推出一代新的GPU架构，持续保持技术领先，新的Ampere已经采用7nm工艺；应用场景：从最初图形处理到通用计算，再到AI深度学习和自动驾驶，Nvidia不断推动GPU应用场景的突破；外延并购：2000-2008年Nvidia密集收购额多家公司，涵盖显卡、图形处理、半导体等多个领域，2020年宣布计划收购ARM。
33 近年业绩高速增长
Nvidia产品主要分为两大类：图形处理、计算&网络。下游市场包括游戏、专业可视化、数据中心、汽车四大类。
2020年Nvidia营收1668亿美元（yoy+527%），净利润433亿美元（yoy+549%），其中图形处理业务营收983亿美元，计算&网络业务营收684亿美元。除去2019年游戏市场需求波动造成业绩下滑外，Nvidia近5年营收、利润均保持较快增长。
得益于基于Ampere架构新GPU产品带动游戏业务高增，以及数据中心对算力需求旺盛，2021上半年Nvidia营收、净利润快速增长。
34 游戏是最大市场，数据中心市场增速较快
Nvidia下游市场分为四类：游戏、专业可视化、数据中心、汽车，各市场重点产品如下：
游戏：GeForce RTX/GTX系列GPU（PCs）、GeForce NOW（云游戏）、SHIELD（游戏主机）；专业可视化：Quadro/RTX GPU（企业工作站）；数据中心：基于GPU的计算平台和系统，包括DGX（AI服务器）、HGX（超算）、EGX（边缘计算）、AGX（自动设备）；汽车：NVIDIA DRIVE计算平台，包括AGX Xavier（SoC芯片）、DRIVE AV（自动驾驶）、DRIVE IX（驾驶舱软件）、Constellation（仿真软件）。
35 计算业务驱动高成长
计算业务是Nvidia成长的主要驱动力：数据中心已成规模，智能汽车将进入收获期。
在数据中心市场，Nvidia拥有芯片、硬件、硬件的全栈布局。得益于全球AI应用场景的快速增加，对算力的需求飙升。是Nvidia成长最快的市场，2020年营收达到约6696亿美元，近4年CAGR达到685%，远高于游戏市场的176%。2020年Nvidia数据中心市场营收占比已经超过40%，预计未来仍将继续提升。
在智能汽车市场， Nvidia形成了全栈式自动驾驶解决方案。AGX Xavier芯片于2018年开始出货，下一代自动驾驶芯片Orin计划用于2022年量产，算力将达到254TOPS，目前已经获得蔚来、理想、沃尔沃、奔驰等多个整车厂定点项目。我们认为2022年高阶自动驾驶汽车或将集中落地，Nvidia自动驾驶将进入收获期。
36 中国大陆收入贡献提升
Nvidia中国大陆收入快速增长。2020年Nvidia来自中国大陆收入3886亿美元，同比增长423%，近4年CAGR达到314%，同期Nvidia整体营收CAGR为246%。
Nvidia中国大陆收入占比呈上升趋势。2020年Nvidia中国大陆收入占比达到233%，相比于2016年的189%提升44pct，2021上半年Nvidia中国大陆收入占比256%，上升趋势明显。
我们预计中国大陆占比仍将提升。图显业务层面，人均收入提升将带动PC需求增加；计算业务层面，目前中国大陆在AI算法、应用层面具有领先优势，自动驾驶场景也将率先得到释放。
4景嘉微：国产GPU领军
41 国内唯一商用GPU公司
景嘉微成立于2006年，公司主营业务分为图形显控、小型专用化雷达、GPU芯片三类。其中图显、雷达产品主要面向军用市场，GPU芯片产品包括JM5400、JM7200，其中JM5400主要应用于公司图显模块中，JM7200成功拓展了民用和信创市场。2021年9月，公司第三代GPU芯片JM9成功流片，目前正在进行性能测试。
42 两个系列、三款GPU量产应用
景嘉微已完成两个系列、三款GPU芯片量产应用。第一代GPU产品JM5400于2014年流片成功，主要支撑军用装备，已在国产军用飞机上实现了对ATI M9、M54、M72等芯片的替代；第二代产品JM7200于2018年8月流片成功，性能与 Nvidia的GT640显卡相近。在JM7200基础上，公司又推出
深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:
深度学习的电脑配置要求：
1、数据存储要求
在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。
主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。
数据容量：提供足够高的存储能力。
读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。
接口：高带宽，同时延迟低。
传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。
缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。
2、CPU要求
当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：
（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。
（2）GPU计算前的数据预处理。
（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。
（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。
（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。
3、GPU要求
如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。
传统架构：提供1~8块GPU。
4、内存要求
至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。
主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。
深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。
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