十到二十万左右深度学习服务器推荐怎样的配置？

做深度学习的话，我还是可以有立场说些的。因为我们实验室当时就遇到了这些问题，选择深度学习GPU显卡时建议选择专门做液冷的A100或者RTX3090、RTXA6000、RTXA40等卡，蓝海大脑的液冷GPU服务器具有高性能，高密度⌄扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，还可以选择，毕竟能可以选择也是很好的,芯片主要采用龙芯、飞腾、申威、海光、英伟达、Intel、AMD。完全定制啊，敲开心。适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真等场景，覆盖服务器、静音工作站、数据中心等多种产品形态，量身定制，满足客户全场景需求。技术人员给的建议都非常受用。

这2个显卡的性能完全没有可比性的。
Adreno730跑GFX Bench大约相当于独立显卡MX250的水平，也就是台式机的GT1030水平。
NVIDIA A100是Ampere架构的GA100核心的计算加速卡，具有6912流处理器，40GB HBM显存，主要用于机器学习、科学计算等，并无显示输出功能。
从核心性能来说无法准确预估，不过NVIDIA A100的性能最少也是Adreno730性能的几十倍。

SuperPOD 基于 NVIDIA DGX A100 系统和 NVIDIA Mellanox 网络架构构建，其证明了可以凭借单个平台将全球最复杂语言理解模型的处理时间从数周缩短至一个小时之内。

去年，NVIDIA 基于多台 DGX 系统组合构建了 DGX SuperPOD，该超计算机以远低于一般超级计算机的成本和能耗跻身性能世界前 20 之列。如今，众多企业所面临的最大的挑战和机遇，其根源都在于数据。DGX A100 作为当今全球最先进的 AI 系统，能够帮助企业机构以前所未有的速度解决复杂问题，同时为跨分析、训练和推理的 AI 计算力交付带来强大的d性和灵活性。

基于 NVIDIA A100 构建的AI系统 NVIDIA DGX ™ A100 是适用于所有 AI 工作负载的通用系统，在首个 5 petaFLOPS AI 系统中提供了优秀的计算密度，性能和灵活性。通过与领先的存储和网络技术供应商的合作，我们提供了一系列结合了NVIDIA DGX POD™参考体系架构优点的基础设施解决方案。通过NVIDIA NPN 合作伙伴思腾合力，这些解决方案可打包为完全集成的、随时可以部署的产品级交付，使数据中心 AI 部署更简单和快速。思腾合力为了帮助企业节省现金流，可以提供服务器租赁服务，按需配置，定制服务，服务器显卡均为企业级的，正品保证。

NVI‎DIA‎A‎10‎0系列产品为数‎据中心的高‎性能计算机推出‎，应‎用于人‎工智能、科学、产业等‎运算，‎该系列产品GPU芯片代号为G‎A1‎00，核心‎面积8‎26平‎方毫米，‎具有540亿个晶‎体管，‎最高搭载80GB显存，使用‎HBM‎2‎e‎高‎速‎显存芯片。正因如此，它‎的价格自‎然不便宜，现‎在电商这么发达，上网随‎便一‎搜价‎格都出来了，我知‎道‎思腾合力就是‎英伟‎达的精英级合作伙伴，而‎且京东是也‎有店铺，你可以去看看。很高兴我的回答您能采纳

选择最好的GPU服务器需要考虑以下因素：

GPU性能：GPU性能是选择GPU服务器的最重要因素。你需要找到具有最新GPU芯片和高性能的服务器，这将直接影响计算速度和任务处理时间。例如，NVIDIA Tesla V100和A100 GPU都是目前最强大的GPU芯片。

内存容量：GPU服务器的内存容量越大，可以处理的数据就越多，从而提高处理效率。如果你的任务需要处理大量数据，那么选择内存容量较大的服务器是非常重要的。

存储容量和类型：选择具有足够存储空间和高速存储设备（如SSD）的服务器，这对于大数据量的处理和存储非常重要。此外，考虑存储设备的类型，例如NVMe SSD比SATA SSD更快，但成本更高。

网络连接速度：GPU服务器需要与你的本地计算机或其他服务器进行通信，因此网络连接速度也很重要。选择具有高速网络接口卡（NIC）的服务器，并考虑网络传输速度和延迟。

价格：选择适合你预算的GPU服务器。价格取决于服务器的配置、性能和品牌等因素。选择具有良好性价比的服务器，以便在预算范围内获得最佳性能。

品牌和技术支持：选择知名品牌的GPU服务器可以获得更好的技术支持和保障。特别是如果你是初学者，选择品牌信誉良好的服务器可能更加可靠。

最后，你应该选择最适合你的任务需求的GPU服务器，不仅要考虑服务器的性能，还要考虑价格、品牌和支持等因素。

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