来说说主流云厂商阿里云和腾讯云吧,目前阿里云和腾讯云GPU服务器均有活动,看起来还是腾讯云GPU服务器价格比较划算,腾讯云百科来详细说下二者的GPU服务器配置及报价:
阿里云GPU服务器优惠价格
活动:阿里云服务器官方优惠活动中,有GPU服务器提供,可选GPU云服务器gn5、GPU云服务器gn6i、GPU云服务器gn5i和GPU云服务器gn6v,目前购买可享受4折优惠,不只是以上配置,GPU实例规格可选多种CPU内存配置,大家可以直接移步阿里云官网活动查看GPU服务器配置及精准报价可以。
envi可以租用gpu云服务器,GPU 云服务器(GPU Cloud Computing)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。
ENVI(The Environment for Visualizing Images)是一个完整的遥感图像处理平台,应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。
既然说了大型,首先要考虑的就是高用户并发的情况。这就需要结合你实际用户端应用场景,视频都双向传输和简单的低通量的文本交互一定不是一个概念。做大型的系统,还要考虑平时的情况和突发的高占用率情况。
首先我们先对应用做一个分类:
1高带宽消耗累应用
这个方面的代表就是直播相关或网络教学领域。直播系统的大体原理,主播手机采集音视频、编码,然后推送一个视频流给服务器(实际上是一个做了负载均衡的视频服务器矩阵组)。然后负责实时流媒体数据流接收的服务器,会将流媒体数据流推送给分发服务器(现在有现成的CDN,这样开发难度就小了很多。)然后观众申请观看的时候,分发服务器就会将所申请的时时流媒体推荐给客户。
这么粗糙的应用就可能包换用户端权限管理服务器组,业务调度服务器组,不同区域IDC建立的接入服务器组,不同区域IDC建立的分发服务器组,分等级的数据存储服务器组,ai内容审核服务器组(基于分流实时分析,预设内容审核规则),归档视频存储服务器组,短视频评级推荐服务器组,应用兴趣行为分析服务器组。客户在请求交互的时候可能还会有一些缓冲的队列呀,nosql之类的(redis,memcache)。各组服务器的规格和数量都是根据同时并发的情况定的,在程序开发好的时间可以通过自动化的方式模拟高并发,再通过查看分析瓶颈,而对前期的规划做出合适的调整。
有些时间还要实现不经过分发,交互直通以降低延时。pk的连线的时候,太高延时是接受不了的。这个就不继续展开了。
还有网盘类应用也也很多类似,只是延时要求没那么高。传统的视频网站也是基本相同原理。
传统的微博也是类似的分发机制。
2低延时需求型
这方面一般是以网络游戏为主。对于一些点电子竞技类的应用,做到80ms以下的低延时是必须。服务器的核心响应速度和带宽的低延时是重点。这种服务器最好可以独享一条专线,或者在虚拟网络系统中设置一个更高的优先级,数据线优先同行也会尽可能的降低延时。至于服务器组之间的vpc也应该有一个更高的通过优先级,以保证服务器之间的访问延时极地。这种应用服务器,最好要支持核心运算,不过这个要开发的架构支持。
再就是后期用户量大的时候,做更新包下载的时候会采用分发服务器(CDN)。
3高突发的缓冲
这种都是电商网站,平时就是讲全段应用服务器做彼此依赖,后端选择一个大吞吐,大并发的后端框架(京东使用的go语言对高并发和数据挖掘就有很多优势,我也刚开始学习)。这种系统网元架构就简单很多,传统的负载均衡后挂着不同模块的应用服务器组,然后经过缓冲服务器组,之后到达数据服务器组和APIGateway。
日常的应用都是没啥问题,都是因为一些节日或促销,或爆款等发生临时性数据 *** 作的拥堵。解决这种缓冲都方式有很多,比如临时快速读写缓存,消息队列等。甚至开发总线通信队列等待机制,很多解决方案。
现在系统本身的规划和后期都优化都有许多解决方案,现在的瓶颈往往是系统间的交互通信。
服务器种类各云服务商都称呼也不一致,总体说分为轻量应用服务器,负载均衡服务器,超算服务器(CPU和GPU两个方向,后者也常常被成为图形处理服务器。)数据服务器(常见的版本都有),文件服务器(nas和oss),分发服务器,缓冲服务器,数据分析服务器。我项目中使用大大类就这些了,也许有些我没用过和不知道的,希望大家在讨论区补充纠正。
希望对你认知有所拓展。
题主是否想询问“gpu云服务器怎么使用”?1、选择一个合适的GPU云服务器提供商,如阿里云、腾讯云等。登录云服务器控制台,在控制台中创建一个GPU云服务器实例。需要选择合适的配置,包括CPU、GPU、内存、存储等。
2、在实例创建完成后,登录到服务器系统中,安装相应的GPU驱动和运行所需的软件和工具。
3、开始使用GPU云服务器进行计算、模型训练等任务。可以使用SSH连接到服务器,或通过远程桌面等方式进行 *** 作。
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