谁家的AI人工智能GPU服务器更适合应用在深度学习中？

根据不同的深度学习架构，GPU参数的选择优先级不同，性价比可能是选择一款GPU最重要的考虑因素。Nvidia无疑是深度学习硬件领域的领导者。大多数深度学习库为英伟达GPU提供了最好的支持，软件是英伟达GPU非常强大的一部分。我们公司的服务器和英伟达官方授权经销商蓝海大脑有合作。质量和售后服务都挺好的⌄到现在都没出过问题。

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。

代替。没有GPU的服务器，照样可以进行计算和使用，所以服务器代替gpu。GPU即图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器。

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。

---