为什么我身边的朋友都在和我推荐蓝海大脑深度学习GPU服务器？

因为专业啊（大笑），言归正传之前有和这家公司合作过。拥有完全自主研发和灵活定制能力，是国内最早从事液冷GPU服务器的厂商之一，并且在独到的加固、保密和安全等产品技术领域有深厚的积累。蓝海大脑端到端的解决方案，赋能AI、云计算、大数据、5G、区块链、元宇宙等新兴技术创新和应用，积极为中国新基建、信创、东数西算、社会经济的数字化和智能化转型升级提供坚实的算力保证。同时重视全球合作共赢，与英特尔Intel、英伟达NVIDIA、希捷、华为、飞腾等国内外产业链伙伴保持紧密的战略合作关系，加速产品方案的适配和应用场景拓展，更好地服务各行业用户。

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

有啊，蓝海大脑的就可以。其水冷工作站具有高性能，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⌄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。

主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。
深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。
当下大部分都在用RTX3090做深度学习，最新RTX4090已经上市，单精度计算能力是RTX3090的2倍，这两个GPU都是24G显存；像A100强调双精度计算能力，显存有40G和80G两个版本，而A6000单精度计算能和RTX3090差不多，显存是48G，可以参考选择。
当然，最重要的还是口袋里的银子，A6000市场价大概是RTX的2倍还要多，A100最近更是要上十万了，估计也快买不到了，价高缺货；RTX3090/4090的价位低，性价比高，这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了，这是市场的选择。

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。

实事求是的说，蓝海大脑的深度学习边缘计算服务器不错，除了夏天有点热。他们的服务器功耗低，性能可靠，最重要的是可以用于深度学习、自动驾驶、人脸检测、机器识别、视觉识别、行为识别等领域。

亿万克的R922N5服务器。
亿万克亚当R922N5是一款搭载英特尔Purley平台可扩展系列处理器的2U双路计算型服务器，单颗CPU最高拥有28个内核及56线程，最大TDP 205W，结合领先的AI计算性能，能游刃有余地处理企业虚拟化、图形编辑、视频直播、神经网络、深度学习、推理等多种AI场景应用。

服务器的易使用性主要体现在服务器是不是容易 *** 作，用户导航系统是不是完善，机箱设计是不是人性化，有没有关键恢复功能，是否有 *** 作系统备份，以及有没有足够的培训支持等方面。感兴趣的话点击此处，了解一下

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