主要在人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源,一键部署深度学习环境,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。网站可以使用GPU服务器搭建,以提高网站的性能和响应速度。GPU服务器可以在进行大规模计算和数据处理时提供更高的并行计算能力,使得网站对于用户的请求能够更快地进行处理和响应。此外,GPU服务器上还可以安装一些开发工具,便于网站的开发和调试工作。这个怎么说呢,每个厂商的服务器相似但有有区别,重点还是要看预算和研究方向,每家公司的侧重点都是不一样的。现在市面上GPU的厂商还是比较多的,每家厂商都有优缺点,关键还是看你的预算或倾向。我们公司目前用的是思腾合力,各方面还是挺不错的,而且它还是英伟达官方授权的经销商,拥有自主品牌GPU服务器及通用X86服务器,主营IW系列GPU服务器产品可支持1~20颗GPU,适用于深度学习训练及推理等场景,还挺好的。很高兴能回答你的问题GPU服务器属于异构计算服务器,将并行计算负载放到协处理器上来。推荐的话,那首选一定是英伟达GPU服务器,或者选择英伟达授权的官方代 理商也是可以的。国内英伟达代 理商还是比较多的,思腾合力就是其中之一,有兴趣的话你可以去了解一下。思腾合力是英伟达精英级的合作伙伴,在原厂技术资源、GPU技术上都有多年的技术积累,还是非常不错的。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。
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