gpu服务器有哪些应用场景？

GPU服务器的主要应用场景有海量计算处理，超强的计算功能可应用与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，可能原本需要几天才能完成的数据量，用GPU服务器在几个小时就完成了；GPU服务器还可以作为深度学习训练平台，可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信等等。思腾合力在GPU服务器的型号方面还是有很多选择的，有自主研发的品牌也有英伟达的，在选择方面还是比较多的，应用的场景也十分广泛。

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。
蓝海大脑的液冷GPU服务器挺好的，具有高性能，高密度、扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，还可以选择，毕竟能可以选择也是很好的,芯片主要采用龙芯、飞腾、申威、海光、英伟达、Intel、AMD。完全定制啊，敲开心。适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真等场景，覆盖服务器、静音工作站、数据中心等多种产品形态，量身定制，满足客户全场景需求。技术人员给的建议都非常受用。

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)；
可以参考其官网；
*** 作系统可以安装Ubuntu 1404 LTS，需要如下软件：
编译器：GNU编译器，包括C/C++/Fortran编译器；
Intel编译器，包括C/C++/Fortran编译器、MKL、等；
并行环境：OpenMPI、MPICH等MPI并行环境；
GPU开发环境：最新CUDA驱动、编译器、调试器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度学习框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要编译提供python接口和Matla（支持mex编译）接口；
DNN平台：基于B/S架构，便于用户实时且可视化地进行DNN的训练、测试
推荐配置一：
计算平台采用：LZ743GR-2G/Q
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(22GHz,80 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：INTEL 25寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）
电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源
推荐配置二：
计算平台采用：LZ-748GT
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(22GHz,96 GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源
推荐配置三：
计算平台采用：LZ428GR-8G/Q
系统：Ubuntu 14043 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(26GHz,96GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷25寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）
电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源；
可以咨询：1381O114665

Gpu服务器自带深度学习框架，GPU一个比较重要的优势就是他的内存结构，首先是共享内存，每个流处理器集群末端设有共享内存，提供深度学习框架。服务器性能主要决定于GPU的浮点运算能力，对深度学习任务来说，单精浮点运算以及更低的半精浮点运算性能则更为重要。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。

制造工艺

集成电路发展到纳米级工艺 ，不断逼近物理极限 ，出现了所谓红墙问题，一是线的延迟比门的延迟越来越重要。长线不仅有传输延迟问题，而且还有能耗问题。二是特征尺寸已小到使芯片制造缺陷不可避免，要从缺陷容忍、故障容忍与差错容忍等三个方面研究容错与避错技术。

以上内容参考  百度百科-gpu

产品类型 4U机架式
1 CPU 金牌6326 16核心32线程 基频29GHZ 加速频率35GHZ TDP: 185W 2
2 内存 512G(32GB32) DDR4 3200MHZ 1
4 准系统 超微420GP-TNR 4U机架式准系统， 带2200W冗余2+2电源;平台最大支持lO个GPU
32个DIMM插槽；母板超级X12DPG-OA6处理器中央处理器双插槽 P+ (LGA-4189)第三代英特尔 至强 可扩展处理器支持CPU TDP 270W核心高达40C/80T；高达 60MB 的缓存图形处理器支持的GPUHGX A100 8-GPU 40GB/80GB SXM4 多 GPU 1
5 SSD 三星PM9A1 1TB M2接口 NVMe协议 四通道 PCIe40 固态硬盘 1
6 SATA 希捷(Seagate)银河系列V6 6TB ST6000NM021A 7200RPM 256MB SATA3企业级硬盘 1
7 GPU卡 英伟达RTX 4090公版 4

我们公司也是做这方面的业务，选择的是思腾合力，你可以去了解下。他们家是专注于人工智能领域，可以适用于GPU高性能计算、深度学习训练及推理等场景，还可以覆盖服务器/静音工作站等多种产品形态，大大的好，后续还一直有购入。

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