服务器cpu跟普通cpu功耗

通用内存功耗一般不会超过10W，超过64G内存会提升，但是基本不会超过20W，intel的傲腾系列基本在18W以下，一般4U服务器，内存插槽不等，最大有32插槽，当内存数量插满以后，功耗会达到整体一个较大的数值。
硬盘
硬盘的功耗比较小，往往容易被忽略，但是对于目前主流的存储服务器，4U能到60+以上的盘位，具体参数可参考一下表格：
GPU卡、RAID卡、网卡
其中主要占功耗的部件是GPU卡，部分高性能的GPU卡功能最高能达到350W，越往后升级，功能会越高，项目前主流的GPU服务器，如果按照10张来计算，就是3500W，极有可能会超过服务器的整体功率而导致供电不足的风险，具体参数可参考下表：
风扇、主板
风扇的转速和尺寸不同，对应的功能也不同，主板功耗主要根据服务器是单路，双路，四路和八路为主，不同的类型功耗不同，主要在40W-160W之间

一般来说深度学习服务器可以分为很多类型的，在选择GPU服务器的时候，首先要想你需要在深度学习服务器上干什么⌄如果需要的业务访问量不大的话可以考虑一下基础的高性能服务器。如果是一些高性能计算或者是高配置的视觉计算服务器，那质量方面要求就更高了，而且价格方面也会相对昂贵一点。蓝海大脑你可以去看看，不管是一般配置的还是高配置的液冷服务器他家都有，可以量身定制。

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。

说到显卡，估计90%以上的人都认为这就是一个游戏工具。现在高性能的显卡难道只是为游戏而生吗？目前不少公司已经认识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。

什么是GPU服务器？

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、d性的计算服务。

GPU服务器有什么作用？

GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快

理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。

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。

如何正确选择GPU服务器

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。

当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：

第一、 在边缘服务器租用上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。

第二、 需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。

第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。

第四、 要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的从底端的 *** 作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。

作为国内品牌服务器提供商，天下数据GPU机架式服务器拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力。GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码，一边由图形处理单元（GPU）处理大规模并行架构的计算密集型任务。天下数据GPU服务器是医疗成像、广播、视频转码市场的理想选择。

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