envi可以租用gpu云服务器吗

可以。
envi可以租用gpu云服务器，GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。
ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，简称 GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，一般适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。

通常，GPU云服务器厂商提供和标准云服务器租用一致的管理方式，可以有效解放用户的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

gpu云服务器的适用场景

适用于深度学习训练和推理，图像识别、语音识别等；计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等；高清视频转码、安防视频监控、大型视频会议等；三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真（CAD/CAE）、医学成像、游戏测试等等。

gpu云服务器的使用性能

GPU云主机突破了传统GPU，能发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中，性能比传统架构提高几十倍。用户无需预先采购、准备硬件资源，可一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，能有效降低基础设施建设投入。

以上是关于GPU 云服务器的相关介绍。

一般情况下，服务器的租用托管收费标准都是按年来计算的，不同的配置要求所需的费用价格也是不一样的，当然也有特殊情况，这样要看你合作的供应商了。思腾合力你可以去了解下，他们家也可以提供服务器租赁，拥有自主品牌GPU服务器，公司为英伟达精英级别代理商。产品和服务都挺好的，合作客户也多，包括清华大学，北京大学，北京理工大学，中科院计算所，中科院自动化所，中科院力学所，中科院遥感所，中科院信息工程所，以及国内知名人工智能公司等各企事业单位。当然具体的报价和服务时效你可以当面去咨询看看，应该可以商量的。

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目前来说，租用GPU最通用的情况是用来做机器学习和本身的显卡扩展的；租用GPU的路径，大多以国内的各类的矩池云平台为主；除了做GPU的深度学习之外，更多的是用来增加电脑本身的性能。因为，现在云游戏技术并不成熟，而租用GPU的情况下，windows镜像还需要一段时间的实现；
综上，电脑租用gpu，目前还是以深度学习为主，至于更加深远的应用，还需要等技术更加完善才行。

既然说了大型，首先要考虑的就是高用户并发的情况。这就需要结合你实际用户端应用场景，视频都双向传输和简单的低通量的文本交互一定不是一个概念。做大型的系统，还要考虑平时的情况和突发的高占用率情况。

首先我们先对应用做一个分类：

1高带宽消耗累应用

这个方面的代表就是直播相关或网络教学领域。直播系统的大体原理，主播手机采集音视频、编码，然后推送一个视频流给服务器（实际上是一个做了负载均衡的视频服务器矩阵组）。然后负责实时流媒体数据流接收的服务器，会将流媒体数据流推送给分发服务器（现在有现成的CDN,这样开发难度就小了很多。）然后观众申请观看的时候，分发服务器就会将所申请的时时流媒体推荐给客户。

这么粗糙的应用就可能包换用户端权限管理服务器组，业务调度服务器组，不同区域IDC建立的接入服务器组，不同区域IDC建立的分发服务器组，分等级的数据存储服务器组，ai内容审核服务器组（基于分流实时分析，预设内容审核规则），归档视频存储服务器组，短视频评级推荐服务器组，应用兴趣行为分析服务器组。客户在请求交互的时候可能还会有一些缓冲的队列呀，nosql之类的（redis，memcache）。各组服务器的规格和数量都是根据同时并发的情况定的，在程序开发好的时间可以通过自动化的方式模拟高并发，再通过查看分析瓶颈，而对前期的规划做出合适的调整。

有些时间还要实现不经过分发，交互直通以降低延时。pk的连线的时候，太高延时是接受不了的。这个就不继续展开了。

还有网盘类应用也也很多类似，只是延时要求没那么高。传统的视频网站也是基本相同原理。

传统的微博也是类似的分发机制。

2低延时需求型

这方面一般是以网络游戏为主。对于一些点电子竞技类的应用，做到80ms以下的低延时是必须。服务器的核心响应速度和带宽的低延时是重点。这种服务器最好可以独享一条专线，或者在虚拟网络系统中设置一个更高的优先级，数据线优先同行也会尽可能的降低延时。至于服务器组之间的vpc也应该有一个更高的通过优先级，以保证服务器之间的访问延时极地。这种应用服务器，最好要支持核心运算，不过这个要开发的架构支持。

再就是后期用户量大的时候，做更新包下载的时候会采用分发服务器（CDN）。

3高突发的缓冲

这种都是电商网站，平时就是讲全段应用服务器做彼此依赖，后端选择一个大吞吐，大并发的后端框架（京东使用的go语言对高并发和数据挖掘就有很多优势，我也刚开始学习）。这种系统网元架构就简单很多，传统的负载均衡后挂着不同模块的应用服务器组，然后经过缓冲服务器组，之后到达数据服务器组和APIGateway。

日常的应用都是没啥问题，都是因为一些节日或促销，或爆款等发生临时性数据 *** 作的拥堵。解决这种缓冲都方式有很多，比如临时快速读写缓存，消息队列等。甚至开发总线通信队列等待机制，很多解决方案。

现在系统本身的规划和后期都优化都有许多解决方案，现在的瓶颈往往是系统间的交互通信。

服务器种类各云服务商都称呼也不一致，总体说分为轻量应用服务器，负载均衡服务器，超算服务器（CPU和GPU两个方向,后者也常常被成为图形处理服务器。）数据服务器（常见的版本都有），文件服务器（nas和oss），分发服务器，缓冲服务器，数据分析服务器。我项目中使用大大类就这些了，也许有些我没用过和不知道的，希望大家在讨论区补充纠正。

希望对你认知有所拓展。

题主是否想询问“gpu云服务器怎么使用”？
1、选择一个合适的GPU云服务器提供商，如阿里云、腾讯云等。登录云服务器控制台，在控制台中创建一个GPU云服务器实例。需要选择合适的配置，包括CPU、GPU、内存、存储等。
2、在实例创建完成后，登录到服务器系统中，安装相应的GPU驱动和运行所需的软件和工具。
3、开始使用GPU云服务器进行计算、模型训练等任务。可以使用SSH连接到服务器，或通过远程桌面等方式进行 *** 作。

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