gpu服务器配置（gpu服务器用途）

本文目录一览：

• 1、做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗？
• 2、GPU服务器的配置和报价怎么看？
• 3、gpu服务器如何选择？哪个牌子比较好？
• 4、各厂商GPU服务器的配置和报价怎么对比？
• 5、IW4211-8G GPU服务器有什么特色吗？
• 6、如何选择合适的GPU服务器？

做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗？

深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:

深度学习的电脑配置要求：

1、数据存储要求

在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。

主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。

数据容量：提供足够高的存储能力。

读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。

接口：高带宽，同时延迟低。

传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。

缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。

2、CPU要求

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：

（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。

（2）GPU计算前的数据预处理。

（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。

（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。

（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。

传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

传统架构：提供1~8块GPU。

4、内存要求

至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。

深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。

GPU服务器的配置和报价怎么看？

基本上价格就是根据配置和型号来的，配置越高价格越贵。在选择GPU的时候要考虑好自身的情况，根据自身的工作要求来选择型号和规格，也可以去电商网站上对比下价格。思腾合力你可以去了解下，我之前在京东上看过他们家产品，我觉得还不错，性价比挺好的。你可以去了解下。

gpu服务器如何选择？哪个牌子比较好？

在选择gpu服务器的时候，首先要考虑业务需求，按照业务需求来选择适合的GPU型号，而且也要考虑配套软件和服务价值。针对不同的使用群体，在服务器的选择方面也是不同的，gpu服务器的标准自然也是不一样的。我个人觉得在选择gpu的时候，还是看自己的需求、对服务器的配置要求和预算，还有就是服务器的品牌，我觉得品牌还是比较重要的，虽然说价格可能会贵一点，但是质量和服务真的是不错。我们公司是在思腾合力购买的服务器，他们家有自主的服务器品牌也是英伟达的代 理商，在价格方面可以选择，让我们公司满意的还是他们家的服务，挺专业的而且非常及时，还挺不错的。

各厂商GPU服务器的配置和报价怎么对比？

首先你心里要有几个服务商想要做对比，再对你想要的服务器规格、价格、服务等各方面进行对比。其实GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以先在网上选择下适合自己的服务器类型和配置，然后再去对比价格。像我们公司现在用的服务器就是思腾合力家的，他们家在京东上也店铺，你也可以去店铺上看看服务器类型和价格，思腾合力不仅有自主研发的服务器，而且还是英伟达的经销商，在价格方面可以给你做个对比看看。望采纳我的答案，不胜感激。如果还有什么需要，可以追问，谢谢！

IW4211-8G GPU服务器有什么特色吗？

IW4211-8G GPU服务器，具有高性能、高密度、可扩展性强的特点，支持双路Intel® Xeon® Scalable 处理器，部分型号单CPU性能提升36%， 采用 Intel C622 芯片组设计，标配 12个硬盘位，双万兆光纤高速互联，可作为 GPU 计算集群超高密度、高性能的节点平台；标准的4U机架式服务器结构，整机系统设计可提供超强专业显卡扩展能力，加配后置风扇设计，能够保证系统在高配置下的散热和整机稳定性；是超大模型人工智能训练、HPC高密度计算的优选。你可以去咨询下思腾合力，它是英伟达的精英级合作伙伴，而且思腾合力IW4211-8G/8Gs/16G配置CPU与GPU间的连接拓扑有三种：Common模式、Cascaded模式及Balanced模式，三种拓扑间通过变换线缆连接方式进行变换，根据不同应用下的实测数据进行调优使用。

如何选择合适的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。

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。

关于gpu服务器配置和gpu服务器用途的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注维启网络。