显卡在普遍人认知中主要用途就是用于游戏,现在市面上已经出现很多显卡性能较高,可以为企业带来更方便快捷的计算模式。越来越多公司开始关注GPU服务器,因为GPU服务器支持大规模计算同时进行,功能十分强大方便用于各项研究,除了在公司中受欢迎,日常生活中也慢慢出现了GPU的身影。
GPU服务器的解释
GPU服务器是根据GPU的应用,能够提供对于视频解码、深度学习等多种场景的快速、弹性、稳定的计算服务器。GPU加速计算服务性能高,让用户的应用程序的运行速度加快。
GPU服务器正常用于海量计算处理,类似搜索、大数据推荐、智能输入法等。GPU服务器在数小时中可以运算完成计划数天完成的数据量,。单台GPU服务器可完成可以完成计划需要数十台CP服务完成效果。GPU服务器也可作为深度学习训练的平台。
GPU服务器的作用:
1、直接作用:加速计算服务,更快于外界完成连接通讯。
2、间接作用:可以和云服务器搭配,云服务器提供计算平台给GPU服务器。对象存储COS提供大数据量的云存储服务给GPU服务器。
GPU服务器正确的挑选步骤:
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。
第一步,需要考虑业务需求。选择合适的GPU型号,这样其中高性能的HPC计算要根据精度选。还有些对总线标准有要求等。
第二步,确定完GPU型号后,我们需要考虑以下几种情况:
1、在边缘服务器租用上需要根据量来选择T4/P4等服务器,考虑服务器的使用场景,比如火车站卡口、公安卡口等,要考虑吞叶量以及使用场景、数量等。
2、考虑客户本身使用人群和IT运维能力,对于BAT来说,他们自己运营能力强,选通用的PCI-e服务器;IT运维能力不强的客户应该更关注数字以及数据标注等,选择GPU服务器的标准也会有所不同。
3、考虑配套软件和服务的价值
4、要考虑整大GPU生群至统的成熟程度以及工程效率,H如像DGX这种GPU一体化的超级计算机,它有非堂成熟的从底游的操作系统驱动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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