深度学习类型的GPU服务器如何选择?租用新加坡显卡服务器怎么购买?

一、GPU服务器有什么作用?

众所周知GPU加速计算可以提高应用程序的性能，可以把应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，而CPU则运行其余程序代码，从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。

我们可以简单理解下 GPU 和 CPU如何处理任务之间的区别：

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得更小、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。换句话说CPU如同是用一列火车拉货，而GPU是海量规模的货车同时进行货物运输。

二、GPU服务器的一般在什么场景下选择和使用了?

1、深度学习模型：

GPU服务器可作为深度学习训练的平台：

1)GPU服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。

2)GPU服务器和云服务器搭配使用，云服务器为主 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。

2、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：

1)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。

2)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。

三、我们到底该如何正确选择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A40 A16 A10或者Tesla T4 就不合适，只能使用V100或者A100以及A30;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A2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A100\A30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操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。

租用新加坡显卡服务器怎么购买?

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