如何部署GPU满足服务器工作负载需求

选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此选择GPU型号要先看业务需求。

GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。

综上所述，选择服务器时不仅需要考虑业务需求，还要考虑性能指标，比如精度、显存类型、显存容量以及功耗等，同时也会有一些服务器是需要水冷、降噪或者对温度、移动性等等方面有特殊的要求，就需要特殊定制的服务器。

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GPU服务器相信很多人都知道是什么了，但是有的人还是搞不清什么时候用到GPU服务器，当我们采样数据量大、仿真、机器学习、推理、、视频编解码及3D渲染等时候，就需要用到GPU服务器，还有一些深度学习等方面。思腾合力就是一家专注于为人工智能和高性能计算领域提供深度学习、GPU高性能计算、虚拟化等产品和解决方案的厂商。2019年人工智能基础架构市场规模达到209亿美元，同比增长587%。其中GPU服务器占据961%的市场份额。IDC预测，到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元，市场前景还是非常大的。

IW4211-8G GPU服务器，具有高性能、高密度、可扩展性强的特点，支持双路Intel® Xeon® Scalable 处理器，部分型号单CPU性能提升36%， 采用 Intel C622 芯片组设计，标配 12个硬盘位，双万兆光纤高速互联，可作为 GPU 计算集群超高密度、高性能的节点平台；标准的4U机架式服务器结构，整机系统设计可提供超强专业显卡扩展能力，加配后置风扇设计，能够保证系统在高配置下的散热和整机稳定性；是超大模型人工智能训练、HPC高密度计算的优选。你可以去咨询下思腾合力，它是英伟达的精英级合作伙伴，而且思腾合力IW4211-8G/8Gs/16G配置CPU与GPU间的连接拓扑有三种：Common模式、Cascaded模式及Balanced模式，三种拓扑间通过变换线缆连接方式进行变换，根据不同应用下的实测数据进行调优使用。

什么是液冷？

顾名思义，液冷就是采用冷却液体接触热源进行冷却的方式。

传统服务器的冷却方式是通过空气进行换热，该技术方案很好的将IT设备与冷却设备进行了解耦，从而使得制冷系统形式能够实现多样化，但由于空气比热容较小，体积流量受服务器进风口大小限制，换热能力有限。自然而然，为了提高换热效率，采用更高比热容的换热介质、更大接触换热面积的、更大的换热体积流量的方案就成为了提高制冷效率的必然选择。从这三方面考虑，采用全面浸没的换热方式显然具有更高的换热效率，从而可以实现更好的节能效果。因此，液冷技术就顺其自然的进入了数据中心领域。

什么是风冷？如何区别液冷和风冷？

很多人会把传统意义上的风冷和液冷所对应的“风冷”概念相互混淆。其实，传统上所谓的风冷和水冷，指的是数据中心制冷系统的室外侧冷却方式。其中传统上默认的服务器冷却方式都是空气冷却（风冷）；而液冷相对所说的风冷，指的是室内侧服务器的冷却散热方式，这二者完全是指的两个不同部分的换热形式。因此，可以参考冷水主机关于室内侧和室外侧换热整合的说法进行命名。按照数据中心室外侧散热方式+室内侧服务器换热方式的完整命名方式划分，可分为四种类型，其分类方式应该按照如图3所示两两组合：

 风冷与水冷场景定义

由此我们可以得到更为全面的室外侧+室内侧的冷却类型分类命名方法：分别是全风冷（代表：传统DX系统精密空调）、风冷液冷（液冷+干冷器/风冷冷凝器）、水冷风冷（代表：水冷冷冻水系统）和水冷液冷（液冷+冷却塔）四种形式。

由此我们可以看到，液冷和传统上数据中心所说的“风冷”并不是同一维度的事物，我们需要将室内外两侧区分开来看待，液冷同样具有多种的换热形式，可以实现完全不消耗水的空气冷却方案，也可以称之为风冷液冷或无水液冷。

作为国内液冷技术的领先者，海光芯创基于自身液冷集成平台所自研的液冷光模块，在数据中心节能减碳方面发挥了巨大价值。可直接降低数据中心运营成本，能耗降低近40%。海光芯创 液冷光模块

液冷不仅是散热方式的改变，更可能改变整个数据中心的生态，目前关于液冷标准还处在一个需要完善的阶段。未来，海光芯创将携手产业链上下游合作伙伴，推动液冷标准的完善，从而让液冷数据中心快速发展。

来源：阿里基础云设施 作者：严瀚（仅做信息交流使用。如有侵权，联系删除）

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在深度学习场景中，GPU服务器是必不可少的一部分，也是可以提高计算速度和精度的关键，以下是几种适合深度学习场景的GPU服务器：
1 NVIDIA Tesla V100 服务器：具备高性能计算能力和内存容量，适用于深度学习、大规模数据分析和AI训练等场景。
2 AMD Radeon Instinct MI60 Server：可用于机器学习、高性能计算和图形渲染等领域，具备高速内存、流式计算和稳定性等特点。
3 Intel Movidius Neural Compute Stick：便携式的神经计算设备，可以利用USB接口与其他设备连接，适用于嵌入式设备上的深度学习场景。
以上服务器都具有针对深度学习的高速计算能力、可靠性和易用性，对于需要进行大规模数据训练、模型评估和推理等任务的用户群体非常适用。

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