gpu云服务器试用

题主是否想询问“gpu云服务器怎么使用”？

1、选择一个合适的GPU云服务器提供商，如阿里云、腾讯云等。登录云服务器控制台，在控制台中创建一个GPU云服务器实例。需要选择合适的配置，包括CPU、GPU、内存、存储等。

2、在实例创建完成后，登录到服务器系统中，安装相应的GPU驱动和运行所需的软件和工具。

3、开始使用GPU云服务器进行计算、模型训练等任务。可以使用SSH连接到服务器，或通过远程桌面等方式进行操作。

GPU服务器，就是有专用显卡的服务器，一般多用于超级算力，图形计算，或者说IPFS挖矿等，一般来说，GPU服务器多为4U的服务器。根据GPU的数量不同，该服务器的功率也是不一样的。

一块GPU卡一般耗电350W，一般4U的服务器最大可以支持8块GPU卡，通常业内多称之为8卡GPU服务器，当然也有4卡，6卡的。如果装满8卡GPU，那么其耗电在2800瓦，差不多就是 13A电力。一般常规的机房机柜标准配电是13A起步 （也有按10A起步的）

如果是放在13A电力的机柜里，那么一台4U 8卡的GPU服务器就得占用一个机柜，所以这个时候，如果客户机器数量比较多的话，就租用高电机柜比较合算，不然一台占一个机柜，机柜空间就大大的浪费了。

一般来说，不计算用电的情况下，一个4U的机柜的机柜费是根据 一个机柜的总成本除8得出来的（因为一个42U的机柜 空间上可以放8台4U服务器）。比如说我们国门机房 1个机柜 42U ，13A电力一个月是4000元，除8等于500元。也就是说正常在国门机房，如果1个4U的机位，在用电不超过13除以8也就是1625A的情况下，只需要500元的机位费。 当然这个是理论值，一般来说4U的机器，耗电量正常的都要在25A左右，如果是GPU专业服务器，常见耗电在5A左右，也有一台耗电量在13，或25或32A等不同档次的。

所以说咱们在托管GPU服务器的时候，一定要确定机器的耗电量是多少，然后再看是整租个普通机柜，还是租用高电机柜 放多台GPU服务器。

理论上讲，CPU运算和GPU运算都是可以挖矿的。

在一种虚拟货币问世的初期，挖矿相对容易，可能一块性能足够强悍的CPU就可以比较容易地挖到币。

随着挖币越来越难，CPU面对挖矿所需的巨大算力早已力不从心，而显卡GPU核心大规模的流处理器并行运算的恐怖性能，更加的适合挖矿这种并行运算。

因此，现在的专业矿机，早已成为GPU以及专业芯片的天下，CPU在其中最多起到协调的作用。并且，随着挖矿难度的增加，对矿卡的显存容量要求越来越高，几年前2~3GB就够用，现在可能6GB都不够用了。

不是GPu，是CPu，因为破解密码和挖矿需要的是强大的处理性能和计算性能，如果使用Pc看蓝光、4k，当然gpu更重要，就比如开启了dxva，是把cpu的工作给了gpu点。

和挖矿的功能不一样

首先挖矿就是利用CPU和GPU的计算能力进行hash值的计算的，因此CPU和GPU的配置决定挖矿收益的多少，而且挖矿可以挖多种币种，不仅仅局限于挖比特币。

就现在为止，以太坊门罗都是挖矿的热门币种，对于挖矿上显卡和CPU，跟玩游戏的损耗是差不多，主要是好多挖矿的矿工通过超频挖矿所以损耗比较大！

使用哈鱼矿工挖矿应该是可以完美的解决CPU和GPU挖矿损耗的挖矿软件，通过哈鱼矿工挖矿CPU和GPU并不是全速的情况下即可进行高收益挖矿！

现在更多被需要的依然是CPU，只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛，并成为近些年的热点话题之一。

为什么二者会有如此的不同呢？首先要从CPU和GPU的区别说起。

CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。