选择GPU服务器有什么好方法吗？哪个牌子好？

可从性能、可编程性、灵活性等方面对CPU、GPU、FPGA等不同类型的服务器进行系统的对比分析比较，我们可以从考虑业务应用先选择GPU型号；考虑服务器的使用场景及数量；考虑客户自身的目标使用人群及IT运维能力；考虑服务器配套软件的价值及服务的价值；考虑整体GPU集群系统的成熟度及工程效率。在选择GPU服务器的时候，你可以从这些方面了解看看。英伟达在国内外的口碑都是挺不错的，或者找英伟达授权的代理商也是可以的。思腾合力你可以看看，它也是英伟达精英级的合作伙伴，是我们公司一直在合作的厂商，服务还是非常好的，而且性能、质量方面都没有出现过问题。

GPU服务器的主要应用场景

海量计算处理

GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：

• 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。

• 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。

深度学习模型

GPU服务器可作为深度学习训练的平台：

1GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。

2GPU 服务器和云服务器搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。

3对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。

以上十次方的回答，希望能够帮到你。

在选择GPU服务器的时候，首先要考虑业务需求，根据具体需求来选择适合的GPU服务器，还需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，考虑配套软件和服务价值，还要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率等方面。当然我觉得价格也是要考虑到，性价比高那是最好的了。我朋友公司当时采购的是思腾合力家的服务器，看中的就是品牌和服务，它还是英伟达官方授权的经销商，服务方面3年质保，上门服务，免费方案，销售响应迅速，全年无休、售后服务保障长。对于我朋友来说，还是挺合适的选择。

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。

GPU就是图像处理器，是整个显卡的核心。显卡GPU就是图像处理器，是整个显卡的核心。显卡是由GPU、显存等等组成的。由GPU、GPU就是图像处理器，是整个显卡的核心。显卡GPU就是图像处理器，是整个GPU就是图像处理器，是整个显卡的GPU就是图像处理器，是整个显卡的核心。显卡GPU就是图像处理器，是整个显卡的核心。显卡是由GPU、显存等等组成的。由GPU、显存等等组成的。。显卡GPU就是图像处理器，是整个显卡的核心。显卡是由GPU、显存等等组成的。由GPU、显存等等组成的。卡的核心。显卡是由GPU、显存等等组成的。由GPU、显存等等组成的。存等等组成的。

物理主机：是相对于虚拟机而言的对实体计算机的称呼。物理机是实际的硬件环境，可以说是在实际硬件环境上的主机
虚拟主机：则是在屋里主机上模拟出来的 其硬件都是软件虚拟出来的 比较常用的是vmware（含ESXI和VM） Citrix和微软 普通用户常用的也就是vm
物理服务器：同理物理主机 虚拟服务器类似于阿里云这些 他们的主机都是硬件配置机器强大的 一台物理服务器上可以虚拟出N台虚拟服务器

---