深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，百度“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。
蓝海大脑作为深度学习服务器的专业厂商，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。
3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
蓝海大脑通过多年的努力，攻克了各项性能指标、外观结构设计和产业化生产等关键技术问题，成功研制出蓝海大脑深度学习水冷工作站 HD210 系列。该产品图形处理速度快，支持 GPU 卡热插拔，具有高性价比，低噪音等特点，外形美观，满足了人工智能企业对图形、视频等信息的强大计算处理技术的需求。更好地为深度学习训练服务。
型号 蓝海大脑深度学习服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306
声卡：71通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB32 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等
云服务器的配置规格影响价格，也直接决定了它的计算能力和特点，是在采购时要重点考虑的问题。
选云服务器配置，看这三个维度
云服务器的配置规格主要取决于类型、代别、实例大小三个最重要的维度。
维度一：类型
云服务器的“类型”或“系列”，是指具有同一类设计目的或性能特点的云服务器类别。
通常来说，云厂商会提供通用均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的云服务器类型。这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。
vCPU 数和内存大小（按GB计算）的比例，是决定和区分云服务器类型的重要依据之一。
通用均衡型的比例通常是1:4，如 2核8G，这是一个经典搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。
如果 vCPU 和内存比是1:2，甚至1:1，那就是计算密集型的范畴，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载。
比例为1:8及以上，就被归入内存优化型，比如8核64G的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见。
图形计算型是带有GPU能力的虚拟机，一般用于机器学习和深度学习模型的训练和推理。随着 AI的火热，这类机器也越来越多地出现在各种研发和生产环境中。
在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达云服务器的系列。比如，AWS 的通用型是M系列，阿里云的内存优化型为R系列，Azure的计算优化型为F系列。
维度二：代别
云服务器的“代”(Generation)，用来标识这是该系列下第几代的机型。
数据中心硬件和虚拟化技术是在不断发展的，云厂商需要不断地将最新的技术和能力推向市场，所以即便是同一系列的机型，不同的代别之间也会有不小的区别。
同类型云服务器的更新换代，往往会先带来相应硬件CPU的换代提升。由于CPU在不断更新，所以云服务器的单核性能未必相同。有时，虽然两个云服务器的核数一致，但由于底层芯片的架构和频率原因，性能上可能有较大的差别。
新一代的型号，往往对应着全新的特制底层物理服务器和虚拟化设施，能够提供更高的性能价格比。
维度三：实例大小
云服务器的实例大小（Size），指的是硬件计算资源的规模。
在选定的机器类型和代别下，我们能够自由选择不同的实例大小，以应对不同的计算负载。在描述实例大小时，业界常常使用medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分，这样的描述基本已经成为事实标准，包括AWS、阿里云、腾讯云在内的多家主流厂商都在使用。
大致可以这样记忆：标准large对应的是2vCPU的配备，xlarge则代表4个vCPU，而更高配置一般用nxlarge来表达，其中n与xlarge代表的4vCPU 是乘法关系。比如，8xlarge 就说明这是一台84=32vCPU的机器。
如若要更严谨的表述配置，则使用vCPU而非核数（Core）来描述云服务器处理器的数量。因为超线程（HyperThreading）技术的普遍存在，常常一个核心能够虚拟出两个vCPU的算力，但也有些处理器不支持超线程，所以 vCPU是更合适的表达方式，不容易引起混淆和误解。
在某些场景下，你可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。
云服务器的命名规则
云服务器的型号名称一般由类型、代别、实例大小这几项的缩写组合而成，有时还会带有补充后缀。AWS的命名规则最具代表性（阿里云采用的也是非常类似的格式）：
当你理解了云服务器的命名规则后，今后看到某个具体型号，便能够很快明白背后的含义，晦涩的字符串立刻变得清晰。
比如，分解r54xlarge这个型号，这首先是一个R类型第5代的内存型机器，它应该有4×4=16个vCPU，内存大小则是16×8=128G（内存型机器的CPU内存比一般为1:8）。
当然，并非所有的云都一定是采用类似 AWS 的命名规则，微软Azure就用了一个略有不同的命名体系，大致可以总结为：
比如“E4v3”，就代表了微软Azure上4核32G的第三代内存型机器。掌握了Azure的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。
在命名公式中，还有一个称之为“后缀”的可选部分，在许多的型号命名中都能看到它。它一般是作为型号硬件信息的一个重要补充，这种型号与不带此后缀的标准版本相比，有一些显著的区别或特点。比如阿里云，表达“网络增强”含义的后缀是“ne”。
如何验证机型配置与期望相匹配？
在Linux环境下，可以使用lscpu命令来了解云服务器的CPU信息，并与机器的具体型号名称进行对照。下图是在一台AWS的m5axlarge机型上运行的结果，可以看到芯片提供商AMD及双核四线程等关键信息，与机型命名的含义相符：
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有4种颜色，玫瑰金也就是粉色，除此之外还有金色，深灰颜色个人觉得土豪金现在是比较熟悉，如果你是个女生个人觉得还得是玫瑰金。
小爱同学=是小米旗下的人工智能语音交互引擎，智联万物的AI虚拟助理。搭载在小米手机、小米AI音箱、小米电视等众多小米生态链设备中，在个人移动、智能家庭、智能穿戴、智能办公、儿童娱乐、智能出行、智慧酒店、智慧学习共八大类场景中使用。
2020年11月，在小米开发者大会上，小爱同学50正式发布，小爱同学从语音助手升级为智能生活助手，并带来五大AI场景能力升级：全场景智能协同、对话式主动智能、定制化情感声音、多模态融合交互、智慧学习好助手。
机器学习
小米机器学习技术致力于解决机器学习领域的通用问题，打造机器学习基础设施，提升算法工程师的生产力。
机器学习框架包括服务器端和设备端两个方面的工作。服务器端框架主要解决机器学习的训练和推理问题，小米开发了自研的大规模参数服务器，能够支持大规模稀疏模型的训练和推理，大大提升了广告，推荐等业务的模型训练和推理效率。
移动端框架方面，开发了自研的深度学习推理框架MACE，成为业界第一个开源的支持异构计算的深度学习推理引擎，支撑了小米的内部业务。同时，MACE推出了针对IoT设备的微控制器引擎，为AIoT的发展提供了技术支撑。
以上内容来自 百度百科-小爱同学
云计算作为基于互联网的一项重要技术得到了广泛的应用，并且众多的IT公司也都在做自己的云计算平台。单从国内来看，有元老级的阿里、腾讯、华为、网易，也有像京东、七牛这样的新生力量。我认为促使IT公司做云计算的原因有以下几点：
由自身业务发展需要演变成独立业务
这类企业的代表那就非阿里莫属了 ，阿里打造的双十一购物节，创造出了一个“脉冲计算”的概念，因为在双11的0点抢购开始的时候，巨大数量的交易请求涌向服务器。如果没有计算架构的改变，阿里的服务器都挺不过第一个“双11”。阿里正是在那时尝到了云计算的甜头，开始义无反顾的潜心发展云计算。 这类IT公司发展云计算，起初都是用于支撑自有业务，但是在业务洪峰过后，大量计算资源闲置，于是就将其包装成为产品，向其它的企业提供。 慢慢的随着规模扩大，云计算便成为一项独立的业务。
有前期业务积淀，水到渠成占领市场
这类企业的代表就是华为 ，因为有着OpenStack社区独到的资源， 华为原来在私有云市场做的风生水起。于是进军公有云的云计算也是自然而然的事情。毕竟公有云的市场更加宏大，而且公有云的应用场景也弥补了私有云无法提供给客户的灵活性和d性。
对云计算的发展有更深刻的理解，创新发展
我认为此类公司的代表就是网易云 (阿里云在这个方向也有不错的发展)。网易云就是认识到了传统云计算的PaaS(平台即服务)、IaaS(基础设施即服务)、SaaS(软件即服务)的局限性，着眼利用资源构建了面向产品、业务和企业管理的全套解决方案式的云计算概念，为企业用户提供了多种信息化问题解决手段。从视频处理、智能客服、企业业务支撑等方面形成了独特的特色。
总之，IT公司做云计算，或者有自身需求，或者为完善产品线，或者因创新而起，最终的目的都是为了集约利用计算资源，通过为中小型企业的数据存储、处理业务提供解决方案，实现营收和利润的增长。
欢迎在评论区发表看法。
其实世界上能独立做云计算这块业务的IT公司很少。因为云计算确实很烧钱，就算自己独立做给自己公司独立用的话，那还是很烧钱，不如租的划算。 所以现在能做云计算的IT企业都是有实力的 科技 巨头。大部分小的IT企业还是租用别人的云计算服务器。 云计算已经开始冲击传统it企业
第一： 传统数据中心的绝大多数应用服务都是部署在物理机上的，由于服务器的长期不间断运行，设备的老化情况突出，性能逐渐下降，所运行的应用软件的稳定性和可靠性都受到了极大的影响。所以小的IT企业大部分现在数据都在云端了。但是并不是这些企业自己的云服务器，而是租的别人的。
第二： 随着业务量的不断增长，传统的服务器性能捉襟见肘。那么对于业务的发展该如何进行呢传统方式一般都是购买或增加新的服务器来应对不断增长的业务量，而新服务器的购买、托管机房机位的增加、多路Internet的接入的费用也是水涨船高。
第三： 得益于云服务器的发展，企业再也不用花费巨额的资金来购买新的服务器和托管机房的机位，而且云计算机的年租金也非常便宜，因此企业将会从中直接受益，当然企业也可以购买高性能的云服务器，用来升级和扩展实体服务器，从而实现小投入大收益。
第四： 引入云计算技术以后，人们采用新的虚拟化的辅助技术能够把应用服务与 *** 作系统一起从物理服务器上迁移到虚拟环境中，管理员不再需要触及与系统紧密整合的应用的相关代码，大大提高了系统迁移的可行性和成功率。
首先，云计算本身是一种通过互联网为用户提供计算资源服务的新模式，不同的用户有不同的服务需求，所以云计算的服务也分为了三个层次，分别是IaaS、PaaS和SaaS。
IT企业（互联网企业）是推动云计算发展的主要力量，一部分资源整合能力比较强的IT企业会自己搭建云计算平台，而大部分IT企业主要是使用云计算平台为用户提供服务。由于云计算平台的搭建需要大量的资金投入，同时需要一个庞大的技术团队，所以有能力做公有云的IT企业还是比较少的。
虽然搭建云计算平台需要较高的门槛，但是使用云计算平台来开发自己的产品却比较容易，而且有云计算平台的支撑，很多开发任务正在变得越来越简单。早期IT公司使用云计算平台，主要集中在IaaS领域，采用IaaS最直接的好处是降低了服务器搭建的成本，而且IaaS是可以d性调整的。
目前随着PaaS技术的逐渐丰富和成熟，更多的开发企业开始使用PaaS来辅助产品开发，这也在一定程度上改变了传统的软件开发模式。比如在PaaS的推动下，前端开发开始后端化，整个开发团队开始小型化，开发人员开始全栈化等等，PaaS的应用也在一定程度上推动了程序员的岗位升级。
最后，云计算作为第三次信息化浪潮的代表技术之一，未来将有广阔的发展空间，未来在云计算和边缘计算的结合下，整个网络的服务体验度会逐渐提升。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
赚钱，即使现在不赚钱，也是为以后赚钱
2019年云计算发展趋势怎么样？据悉，云计算产业全面爆发今年规模可达4300亿元。那么，未来中国云计算发展前景趋势走向将如何？
未来中国云计算发展前景趋势分析 2019年云计算发展怎么样
2019年云计算发展趋势怎么样？随着产业互联网的发展，云计算与传统行业的结合会进一步深入，云计算领域将会针对于不同的行业推出针对性的解决方案，从而进一步为传统企业赋能。2019年云计算将伴随着5G标准的落地和产业互联网的发展而获得更多的发展机会，云计算领域也将会围绕产业互联网的发展要求而提供更加全面的服务。
近年云计算服务在中国越来越热，不管是传统软件公司，还是IT巨头，连众多互联网公司和创业企业都纷纷涌进这块市场，意欲掘金。云计算产业已全面爆发，就国内市场来看，根据工业和信息化部印发的《云计算发展三年行动计划(2017-2019 年)》，计划目标到2019年，我国云计算产业规模达到4300亿元。
随着云计算步入第二个发展10年，全球云计算市场趋于稳定增长，我国云计算市场处于高速增长阶段。国际数据公司(IDC)近日发布的《中国公有云服务市场(2018下半年)跟踪》报告显示，2018年下半年中国公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)超40亿美元，其中IaaS市场增速再创新高，同比增长884%，PaaS市场增速更是高达1243%。
在云计算产业充满巨大前景的激励下，巨头们也纷纷加码云计算。报告显示，从IaaS和PaaS整体市场份额来看，除阿里、腾讯、中国电信、AWS外，百度首次跻身前五;从IaaS市场份额来看，阿里、腾讯、中国电信、AWS和金山云依然占据前五，持续保持领先优势。2018年，公有云市场后发厂商频频发力，华为、百度、浪潮、京东等均得力于其强大的研发和生态实力，实现了高达市场平均水平2-8倍的迅猛增长。
作为云市场的头两把交椅，阿里云、腾讯云近年强势崛起，已经具备和微软云、亚马逊等顶级云计算巨头“掰手腕”的实力。在阿里巴巴公布2019财年三季度(2018年四季度)财报显示，2018年阿里云营收规模达到2136亿元，四年间增长约20倍，成为亚洲最大的云服务公司。
据媒体整理，阿里云各季度营收数据显示，近两年阿里云营收保持高速增长，2018年四个季度的营收分别达到4385亿、4698亿、5667亿和6611亿元，全年总营收2136亿元，比2017年阿里云全年营收1117亿元增长913%。过去十年间，阿里巴巴对阿里云累计投入超过430亿元人民币。这些投入的成果正在日渐显现。
腾讯 游戏 业务现在面临着线上红利见顶、版号停发后增量 游戏 无法变现的压力，但支付和云计算已成为腾讯增长最快的两个业务。腾讯云作为ToB业务的重要战略工具，其全年业务收入首次在财报中公布。腾讯云服务收入在2018年同比增长超过100%达91亿元。2018年第四季度，云服务的付费客户也同比增长逾一倍，“支付+云”的收入也首次赶上 游戏 ，达到242亿元。在腾讯各项业务季度营收中， 游戏 大幅放缓，社交网络稳健增长，广告、“支付+云”快速增长。
首次跻身前五的百度云也表现不俗。今年2月，百度公布了2018财年第四季度未经审计的财务报告，值得注意的是，在财报公布之后的财报电话会议上，百度云也首次公布了其业绩数据，2018年第四季度实现营收11亿元，同比增长一倍以上。
百度云该季度在边缘计算领域取得重大突破。财报显示，百度云推出了开源计算平台OpenEdge，帮助开发者构建轻量、安全、可扩展性强的边缘应用程序，将AI应用于智能家居设备、可穿戴设备以及其他物联网设备。2019年美国CES期间，百度云还面向全球发布中国首款智能边缘计算产品BIE，并与英特尔和恩智浦(NXP)分别联手推出了搭载百度智能边缘技术的硬件产品。
相比阿里、腾讯这些互联网公司，华为决策发力公有云市场虽然较晚，但发展速度不容小觑。市场调研公司Forrester在2018年公有云报告中把华为云评为强劲表现者，归属于领导力象限。在华为公布的2019年第一季度业绩中，云业务的业绩和进展在最后被重点提及。华为披露，截至目前，超过100万企业用户和开发者选择华为云。华为业绩公告中说，华为云立足创新，致力于打造最佳混合云，提供全栈AI解决方案，使能行业智能化升级，实现普惠AI。
上述报告总结称，2018年，中国公有云市场发展热情空前高涨，云产品迭代创新快、云与智能的强融合、混合云成发展常态、行业 探索 逐渐落地等特点使得云市场的亮点迭出。其中，在公有云产品上，2018年发布了主要围绕高性能计算、异构计算、容器和无服务器、机器学习和机器人应用、IoT平台、自研云原生数据库、混合云七大关键词展开。
IDC中国公有云服务研究经理诸葛兰表示，2019年，公有云IaaS市场仍有望保持80%以上的高速增长，公有云服务商先进入者和后发力者将展开激烈交锋，更多传统IT分销商、独立软件开发(ISV)、系统集成商(SI)等将悉数转型进场，助推公有云服务商攻城略地。
那么，未来云计算的发展将呈现哪些趋势呢
一、未来云计算将让人工智能等新兴技术变得触手可及，加快新技术的验证和实际交付，同时以AI等新技术为核心竞争力的智能云将成为新的赛道。AI与机器学习、IoT与边缘计算都有云计算厂商积极参与投入的身影。
二、云计算将顺应产业智能化大潮，下沉行业场景，向垂直产业纵深发展。云计算将自然地渗透进入更多垂直领域，提供更贴近行业业务与典型场景的基础能力，云厂商正迎来一个追求老牌客户、大订单时期。
三、云的生态建设重要性不断凸显，成为影响云间竞争的关键因素。当某个云发展到了一定规模和阶段后，恐怕不能仅仅考虑技术和产品，同样重要的是建立和培育具有生命力的繁荣生态和社区。
四、5G时代的来临，5G走向商用的步伐也在逐渐加快，随着5G+AI等技术走向融合，云服务厂商将有更多机会推动工业、医疗、 娱乐 等领域实现智能化升级。
以大数据、云计算、人工智能等新技术为代表的第四次工业革命浪潮正推动着传统生产方式和商业模式的变革，在这场以产业智能化为主线的To B大势下，云厂商的道路和基因都在接受时代的考验，但不可否认的是，智能将成为云计算厂商激战的新王牌。
数据创造更庞大的价值
云计算的好处可以有效的提高计算的效率，因为本地的计算资源是有限的。比如你搞人工智能，本地需要很好的gpu来进行模型的训练，而个人往往只能购买一块或者两块gpu，而通过云计算可以在相应公司的gpu集群上进行训练。
不做就要落后别人
轻资产管理模式 更灵活，易用，廉价
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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深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种，科学计算服务器主要用于科学研究，是高性能计算机的一种，介于一般服务器与超级计算机之间。目前，科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右，风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌，多年来一直紧跟科学发展，密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展，结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。
3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发，根据TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras，Theano等软件计算特征，向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置，欢迎查阅，谢谢。
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