游戏服务器要怎样的配置，游戏服务器租用要多少钱？

说到游戏服务器，它与我们常说的专用服务器可是不一样的。你需要知道，强大的游戏体验需要强大的游戏服务器。互联网游戏服务器与常规服务器机器不同，游戏服务器配备了高质量的图形处理器，为玩家提供丰富的媒体和高质量的图形。

现在，我们就来看看游戏服务器与常规服务器之间有什么比较明显的区别。

游戏服务器需要什么配置，与常规服务器有何不同？

高性能GPU

当一款新游戏发布时，图像质量通常是一个热点话题，帧的丰富度、是否逼真等等也是一个关注点。

帧数是游戏流畅程度的指标。

就如动画，如果一个动画三页就完成了，那么，动画的内容就只有3帧，那么连贯性也就只有3页的水平。同样的动画，用30页来表现，那么，动画的内容就会丰富很多，连贯性和流畅性也会提高很多。同样的时间里，显示的帧数越多，流畅度就越高。

这种高质量的渲染可以通过在游戏服务器中安装强大的GPU来实现，而常规专用服务器不需要为网站和数据库安装丰富的图形处理器。

强大的CPU

游戏通常给处理器带来沉重的负担，与仅需要最小处理能力来托管网站的普通专用服务器不同，游戏服务器需要额外的火力以向玩家提供行业级游戏性能。

超线程技术方面表现最佳

多核CPU也是如此，AMDRadeon、Nvidia显卡和XEON处理器在游戏方面备受推崇。在专用服务器的情况下，英特尔处理器被认为是更主流的。

机房线路

选择租用服务器时，机房线路的好坏可以直接影响服务器速度和稳定性。因为国内一直有南电信、北联通的格局，所以在选择服务器的时候首先要考虑哪些地区的用户来访问。随着互联网的快速发展，移动端用户的日益增多，机房移动线路也逐步登上舞台，为移动端用户提供高效稳定的互联网服务。磐石云国内机房提供的有多条线路，电信/联通/移动/双线/多线BGP线路等，对全国各地区网络覆盖范围广，不同运营商或者不同地区用户访问速度都比较快。

更高的带宽要求

游戏服务器比传统专用服务器消耗更多带宽。

游戏机器不断地向数百个用户同时上传丰富的媒体和图形。你必须有足够的带宽来招待更多的用户。《毁灭战士3》、《MOHA》、《光环》和《反恐精英》是一些流行的分布式游戏模型，它们需要更快的网络和带宽。提供未测量带宽的提供商对于这种需要大量带宽的游戏来说可真是个福音。

服务器防御性能

热门的网络游戏，很容易受到黑客或者是竞争对手的攻击，现在市场上最多的就是ddos、cc等流量型攻击，一般用户会选择租用高防服务器来抵御流量攻击时。所以在租用高服务器的时候需要考核服务器防御能力。租用高防服务器的防御多少，要视攻击情况而定。

租游戏服务器多少钱？租游戏服务器并没有一个固定的价格，游戏在线人数同样决定着服务器的硬件配置和带宽，服务器的价格有几百、几千到几万元不等，有的游戏可能还需要防火墙来防御攻击。总之，租用服务器是根据自己的情况来判定最适合的。

游戏服务器租用在配置上一般会比普通的服务器配置更高一些，游戏服务器对数据的处理和对稳定性的要求更高。现在网络上的病毒、木马等病毒繁多，如果你的服务器没有做好充足的措施的，很容易被攻击。这就需要租用的服务器带宽大一些，带宽越大价格就会越高，那么一款好的游戏服务器到底多少钱呢？

其实你可以去腾讯云去租用GPU云服务器来进行深度学习计算。腾讯云 GPU 实例类型众多，应用广泛，不同的实例类型有不同的产品定位。用户可以根据自身的应用场景，结合性能、价格等因素，选择最符合业务需求的实例。
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。

服务器分为物理服务器、云服务器、vps等，根据你的需求选择租用，价格也参差不齐的，如果你是放个人站点，那么云主机甚至vps就够了，如果你是放程序，可能就需要稳定的物理服务器。无论是什么服务器都要根据具体需求报价的。

但是选择服务商的时候要注意：一定要找稳定的直营服务商，这种服务商的优点是带宽充足、网络稳定、基本不会出现故障、任何应急问题处理及时且快速，这些都是代理商无法保证的。

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CPU：
首先确认您的模型是否需要CPU的计算力
深度学习训练，4GPU主流配置10核CPU，8GPU建议配置12核以上
内存：
显存的总和再加32G基本能满足需求（如4卡3090显存总和为96G，加32G等于128G）
硬盘：
机械盘不能满足大部分模型数据读取，推荐480G SSD做为系统盘，热数据用SSD存储，冷数据用机械盘
GPU：
Geforce系列可用于深度学习，Tesla系列 深度学习 高性能计算，Quadro系列绘图渲染
选择GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以去官网了解一下

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