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。
综上所述,选择服务器时不仅需要考虑业务需求,还要考虑性能指标,比如精度、显存类型、显存容量以及功耗等,同时也会有一些服务器是需要水冷、降噪或者对温度、移动性等等方面有特殊的要求,就需要特殊定制的服务器。
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GPU服务器相信很多人都知道是什么了,但是有的人还是搞不清什么时候用到GPU服务器,当我们采样数据量大、仿真、机器学习、推理、、视频编解码及3D渲染等时候,就需要用到GPU服务器,还有一些深度学习等方面。思腾合力就是一家专注于为人工智能和高性能计算领域提供深度学习、GPU高性能计算、虚拟化等产品和解决方案的厂商。2019年人工智能基础架构市场规模达到209亿美元,同比增长587%。其中GPU服务器占据961%的市场份额。IDC预测,到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元,市场前景还是非常大的。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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