有没有好配置的GPU服务器？

GPUCAT的gpu服务器还不错。主要是以高性能和实时计算以及d性租用为主。
主要在人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

深度学习是作为机器学习的一个算法而存在，被称为人工神经网络，由于受到算法理论、数据、硬件的制约，多年以来一直都是单层或浅层的网络结构。随着大数据的发展，以及大规模硬件加速设备的出现，特别是GPU的不断提升，使得神经网络重新受到重视。深度学习的发展需要大数据跟计算力的支撑，蓝海大脑专注于人工智能领域，适用于GPU高性能计算、深度学习训练及推理等场景，覆盖服务器、静音工作站等多种产品形态，能够满足客户全场景需求，80%做人工智能科研等领域研究的重点高校已应用蓝海大脑的产品。

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，因此选择GPU型号要先看业务需求。

GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。

综上所述，选择服务器时不仅需要考虑业务需求，还要考虑性能指标，比如精度、显存类型、显存容量以及功耗等，同时也会有一些服务器是需要水冷、降噪或者对温度、移动性等等方面有特殊的要求，就需要特殊定制的服务器。

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GPU服务器，就是有专用显卡的服务器，一般多用于超级算力，图形计算，或者说IPFS挖矿等，一般来说，GPU服务器多为4U的服务器。根据GPU的数量不同，该服务器的功率也是不一样的。
一块GPU卡一般耗电350W，一般4U的服务器最大可以支持8块GPU卡，通常业内多称之为8卡GPU服务器，当然也有4卡，6卡的。如果装满8卡GPU，那么其耗电在2800瓦，差不多就是 13A电力。一般常规的机房机柜标准配电是13A起步 （也有按10A起步的）
如果是放在13A电力的机柜里，那么一台4U 8卡的GPU服务器就得占用一个机柜，所以这个时候，如果客户机器数量比较多的话，就租用高电机柜比较合算，不然一台占一个机柜，机柜空间就大大的浪费了。
一般来说，不计算用电的情况下，一个4U的机柜的机柜费是根据 一个机柜的总成本除8得出来的（因为一个42U的机柜 空间上可以放8台4U服务器）。比如说我们国门机房 1个机柜 42U ，13A电力一个月是4000元，除8等于500元。也就是说正常在国门机房，如果1个4U的机位，在用电不超过13除以8也就是1625A的情况下，只需要500元的机位费。 当然这个是理论值，一般来说4U的机器，耗电量正常的都要在25A左右，如果是GPU专业服务器，常见耗电在5A左右，也有一台耗电量在13，或25或32A等不同档次的。
所以说咱们在托管GPU服务器的时候，一定要确定机器的耗电量是多少，然后再看是整租个普通机柜，还是租用高电机柜 放多台GPU服务器。

NVSwitch是一种高速互连技术，可以在多个GPU之间实现高速数据传输。要在跨服务器之间使用NVSwitch，需要满足以下要求：

服务器需要安装支持NVSwitch技术的GPU卡，例如NVIDIA Tesla V100或A100。

服务器需要使用支持NVSwitch的技术，例如InfiniBand或以太网等进行物理互连。

服务器需要安装支持NVSwitch的驱动程序和软件包，例如CUDA和NCCL等。

具体而言，您可以使用以下步骤在跨服务器之间使用NVswitch：

使用支持NVSwitch的技术将多个服务器物理互连。

在服务器上安装和配置支持NVSwitch的驱动程序和软件包。

在不同的服务器上启动各自的GPU卡。

调用支持NVSwitch的CUDA函数和NCCL函数，以实现在跨服务器之间传输数据。

需要注意的是，使用NVSwitch进行跨服务器之间的GPU交互需要高带宽、低延迟互连技术，并且需要对网络拓扑进行调整。例如将GPU密集的任务聚集在具有高速InfiniBand网络的服务器上，以最大化NVSwitch的性能。

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