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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。
GPU云服务器是一种基于云计算平台提供的计算资源，其中包含了专门用于处理图形和并行计算任务的图形处理器（GPU）。传统的CPU（中央处理器）在处理复杂的图形和并行计算任务时效率较低，而GPU由于其大规模并行处理能力而在此类任务上表现出色。
因此，GPU云服务器主要用于运行需要大量并行计算的应用程序和工作负载，如人工智能、深度学习、科学计算、数据分析、图像处理等。
GPU云服务器通常具有以下特点：
强大的计算能力：由于GPU在并行计算任务上的卓越表现，GPU云服务器可以提供更强大的计算能力，加速复杂计算任务的处理速度。
适用于深度学习和人工智能：由于深度学习模型等人工智能算法对大规模并行计算的需求，GPU云服务器在这些领域得到广泛应用。
灵活的资源配置：用户可以根据自己的需求选择不同类型和规模的GPU云服务器实例，灵活配置计算资源，以满足特定的应用需求。
高性能计算：对于需要高性能计算能力的科学计算和工程计算任务，GPU云服务器也提供了一种高效的解决方案。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《如何正确选择GPU服务器-》能对你有所帮助！
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