选择GPU服务器有什么好方法吗？哪个牌子好？

可从性能、可编程性、灵活性等方面对CPU、GPU、FPGA等不同类型的服务器进行系统的对比分析比较，我们可以从考虑业务应用先选择GPU型号；考虑服务器的使用场景及数量；考虑客户自身的目标使用人群及IT运维能力；考虑服务器配套软件的价值及服务的价值；考虑整体GPU集群系统的成熟度及工程效率。在选择GPU服务器的时候，你可以从这些方面了解看看。英伟达在国内外的口碑都是挺不错的，或者找英伟达授权的代理商也是可以的。思腾合力你可以看看，它也是英伟达精英级的合作伙伴，是我们公司一直在合作的厂商，服务还是非常好的，而且性能、质量方面都没有出现过问题。

NVIDIA的最高端GPU总称GT200使用GT200显示核心的显卡有以下这些
GTX260(65NM)
GTX260+(55NM)
GTX280(65NM)
GTX285(55NM)
GTX295(55NM
双GPU)
GTX260+与GTX285是GTX260与GTX280工艺制程提升后的版本
性能相对旧版更出色
AMD-ATI的最高端GPU总称RV770使用RV770显示核心的显卡有以下这些
HD4850(55nm)
HD4870(55nm)
HD4850X2(55nm
双GPU)
HD4870X2(55nm
双GPU)
在使用GT200显示核心的显卡中
GTX285和GTX280的规格是最完整的
拥有240的流处理器
1G显存
512位宽
而GTX260是GTX285减少一组TPC后的缩水版
只有216个流处理器
896MB显存
448位宽
RV770显示核心也是如此
4870拥有最完整的规格
4870缩水后就是4850
GTX295
4870X2
4850X2是双GPU的显卡
不过GTX295比较特别
他的每颗GPU拥有与GTX285一样的流处理器数量
240个
但是显存规格与GTX260一样
只有
896MB
448位宽
并不像4870X2与4850X2那样是由2个完整的4870和4850组成的
2家公司的产品中
性能最强的双GPU显卡是GTX295和4870X2他们也是现在性能最强劲的显卡
性能最强的单GPU显卡是GTX285和4870
但是GTX285要强于4870
毕竟4870是与GTX260+同级别的显卡
与GTX285之间还是存在明显的差距

说到显卡，估计90%以上的人都认为这就是一个游戏工具。现在高性能的显卡难道只是为游戏而生吗？目前不少公司已经认识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。

什么是GPU服务器？

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、d性的计算服务。

GPU服务器有什么作用？

GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快

理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。

GPU服务器的主要应用场景

海量计算处理

GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：

• 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。

• 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。

深度学习模型

GPU服务器可作为深度学习训练的平台：

1GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。

2GPU 服务器和云服务器搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。

3对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。

如何正确选择GPU服务器

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。

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、 在边缘服务器租用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，它有非常成熟的从底端的 *** 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。

作为国内品牌服务器提供商，天下数据GPU机架式服务器拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力。GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码，一边由图形处理单元（GPU）处理大规模并行架构的计算密集型任务。天下数据GPU服务器是医疗成像、广播、视频转码市场的理想选择。

可以考虑一下思腾合力，他家专做这个，老品牌了，主营IW 系列GPU服务器产品可支持1~20颗 GPU，适用于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。而且这个行业内的人群，客户也都知道他家的，口碑一直不错

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