GPU服务器应用于深度学习支持4卡的GPU服务器或GPU工作站？

您可以咨询：联众集群（LINKZOL®）
推荐配置：
品牌：LINKZOL®
型号：LZ-748GT-4G
系统：Ubuntu 1404 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(22GHz,96 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：1块INTEL 25寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷35寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA M40 GPU计算卡或者4块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：1600W High efficiency (94%)冗余电源
可以咨询1381O114665

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。

GPU服务器相信很多人都知道是什么了，但是有的人还是搞不清什么时候用到GPU服务器，当我们采样数据量大、仿真、机器学习、推理、、视频编解码及3D渲染等时候，就需要用到GPU服务器，还有一些深度学习等方面。思腾合力就是一家专注于为人工智能和高性能计算领域提供深度学习、GPU高性能计算、虚拟化等产品和解决方案的厂商。2019年人工智能基础架构市场规模达到209亿美元，同比增长587%。其中GPU服务器占据961%的市场份额。IDC预测，到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元，市场前景还是非常大的。

---