服务器厂商排名（服务器厂商排名 最新）

本文目录一览：

• 1、服务器品牌前十大排名
• 2、国内服务器厂商排名
• 3、GPU服务器哪几个厂商比较知名？

服务器品牌前十大排名

如下：

1、ELL戴尔

戴尔（Dell），是一家总部位于美国得克萨斯州朗德罗克的世界五百强企业，由迈克尔•戴尔于1984年创立。戴尔以生产、设计、销售家用以及办公室电脑而闻名，不过它同时也涉足高端电脑市场，生产与销售服务器、数据储存设备、网络设备等。

2、HPE慧与

2014年10月6日，惠普宣布公司将分拆为两家独立的“财富50强”上市公司，一家主营PC和打印机业务，另外一家主营企业硬件和服务业务。

3、浪潮inspur

浪潮是中国领先的云计算、大数据服务商，已经形成涵盖IaaS、PaaS、SaaS三个层面的整体解决方案服务能力，凭借浪潮高端服务器、海量存储、云操作系统、信息安全技术为客户打造领先的云计算基础架构平台，基于浪潮政务、企业、行业信息化软件、终端产品和解决方案，全面支撑智慧政府、企业云、垂直行业云建设。

4、ThinkServer

ThinkServer是基于联想全新价值链所打造的产品，共享了联想的全球研发资源，其中美国罗利研发中心主要承担创新技术和系统设计的任务，日本横滨研发中心负责品质管控。

5、华为HUAWEI

华为是全球领先的信息与通信技术解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于使能未来信息社会、构建更美好的全联接世界。

6、中科曙光Sugon

曙光信息产业股份有限公司是在中国科学院大力推动下，以国家“863”计划重大科研成果为基础组建的国家高新技术企业。公司主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务。

7、华硕ASUS

华硕电脑（上海）有限公司创立于1989年，为全球最大的主板制造商，并跻身全球前三大消费性笔记本电脑品牌。华硕始终对质量与创新全力以赴，不断为消费者及企业用户提供崭新的科技解决方案。

8、宝德PowerLeader

宝德科技集团是在香港上市，以服务器、云计算、大数据等为主营业务的综合性IT企业集团，是中国领先的IT解决方案和服务供应商。

9、华为

华为是全球领先的信息与通信技术解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势。

10、联想

联想集团成立于1984年。公司主要生产台式电脑、服务器、笔记本电脑、打印机、掌上电脑、主机板、手机等电子产品。

国内服务器厂商排名

国内服务器厂商排名：

1、华为

华为是全球领先的信息与通信技术解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于使能未来信息社会、构建更美好的全联接世界。

2、联想

联想集团成立于1984年。公司主要生产台式电脑、服务器、笔记本电脑、打印机、掌上电脑、主机板、手机等电子产品。

3、浪潮

浪潮集团是中国领先的计算平台与IT应用解决方案供应商，同时，也是中国最大的服务器制造商和服务器解决方案提供商。

4、曙光

曙光公司是一家在科技部、信息产业部、中科院大力推动下，以国家“863”计划重大科研成果为基础组建的高新技术企业。光始终专注于服务器领域的研发、生产与应用，在互联网、金融、电信、石油、科研、电力等多个行业有着大量成功应用。

5、亿时空

深圳亿时空于1997年成立。多年以来专注于服务器和图形工作站的应用于推广，为企业产品赢下良好口碑。更是通过多年的努力，现已成为全国服务器、工作站领域里优秀的供应商之一。

GPU服务器哪几个厂商比较知名？

深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种，科学计算服务器主要用于科学研究，是高性能计算机的一种，介于一般服务器与超级计算机之间。目前，科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右，风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌，多年来一直紧跟科学发展，密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展，结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：

1.深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

2.如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。

3.独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发，根据TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras，Theano等软件计算特征，向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置，欢迎查阅，谢谢。

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