买浪潮服务器怎么样？GPU性能如何？

浪潮服务器可以实现对GPU资源的统一管理，也即实时掌握集群资源使用情况，实时掌握用户任务执行情况，另外，GPU 资源还可以自动调度，通过精细化的调度策略，从而提升GPU资源利用率，另外，还可以提供完整的工作流程。

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只要服务器中有PCI-E X16的总线，就可以安装。
但GPU加速必须受到软件的支持，而且只对可以并行化的运算进行加速。另外，Nvidia显卡需要使用CUDA编程来实现加速功能，不是插上就能用的，AMD则需要Stream。一般都是用作高性能计算（HPC）的辅助计算加速卡，对于商务应用来说，没什么实际作用。不建议安装。

从最开始买服务器的时候我就问了商家，能不能用显卡，商家答复厚度不超过2CM的刀卡是可以用的；并且在安装macOS的时候，我也发现3M的显存是真的不够用，上显卡的冲动再次涌上心头。
显卡适配关系
服务器作为比较特殊的设备，和普通PC不同，支持的显卡型号有限，以下为我从HPE官网找到的显卡适配关系，与其说是显卡，不如说是GPU，更偏向于计算，适合搞AI（所以一开始有朋友问我是不要开始搞大数据或者人工智能了，让大家失望了）。标红部分为已经查明的支持vGPU的显卡型号，也就是能按需分配给虚拟机。

这时我意识到，服务器有适配关系，那VMware ESXi是不是也有适配关系？我就找HPE的售后400工程师咨询了一下，大跌眼镜！直接丢给我一个查询配套关系的软件，下载原始链接如下：
>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，十次方平台建议您选择GPU型号要先看业务需求。
当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：
第一、 在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
第二、 需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。
第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。
第四、要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的 *** 作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。

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