GPU服务器的配置和报价怎么看？

CPU：
首先确认您的模型是否需要CPU的计算力
深度学习训练，4GPU主流配置10核CPU，8GPU建议配置12核以上
内存：
显存的总和再加32G基本能满足需求（如4卡3090显存总和为96G，加32G等于128G）
硬盘：
机械盘不能满足大部分模型数据读取，推荐480G SSD做为系统盘，热数据用SSD存储，冷数据用机械盘
GPU：
Geforce系列可用于深度学习，Tesla系列 深度学习 高性能计算，Quadro系列绘图渲染
选择GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以去官网了解一下

您好，关于您提出的GPU服务器采用SAS还是SSD的问题，我们可以从性能、可靠性和成本等方面来考虑。
首先，从性能上来看，SSD的传输速度要比SAS快得多，它的读写速度可以达到每秒数百万次，而SAS的读写速度只有每秒几千次。因此，SSD的性能更胜一筹。
其次，从可靠性上来看，SSD的可靠性要比SAS高得多，因为它没有移动部件，而SAS有移动部件，容易出现故障。
最后，从成本上来看，SSD的成本要比SAS高，因为SSD的价格比SAS贵得多。
综上所述，建议您采用SSD作为GPU服务器的存储设备，它的性能更好，可靠性更高，虽然成本比较高，但是也是值得的。

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。

深度学习GPU服务器属于异构计算服务器，将并行计算负载放在协处理器上。如果推荐，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也是可以的。国内有很多英伟达代理商，蓝海大脑就是其中之一。有兴趣的可以去了解一下。

在选择GPU服务器的时候，首先要考虑业务需求，根据具体需求来选择适合的GPU服务器，还需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，考虑配套软件和服务价值，还要考虑整体GPU集群系统的成熟程度，当然性价比高的自然更好。质量方面估计每家的产品都差不多，就看服务效果了，我觉得思腾合力的售后服务挺好的，响应及时而且产品性能也很稳定，而且他家还是英伟达精英级的合作伙伴，我觉得还不错，你可以了解对比看看。题主大大满意的话就采纳我的答案呗。

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