异构服务器定位和应用场景有哪些

适用场景： AI推理（图像分类识别、语音识别、自然语言处理）、视频编解码、机 器 学习、轻量级训练 等。

从GPU高性能计算到可视化再到人工智能基础设施，为客户提供计算能力强大，弹性可配置，性价比高的异构计算实例。其应用前景极其广泛，适用于深度学习、视频渲染、虚拟化桌面等对计算能力、时延要求极高的场景，同时还能满足分子建模、基因组学等领域对基础设施的高要求。

腾讯云推出最新异构计算全新产品矩阵，从GPU高性能计算到可视化再到人工智能基础设施，为客户提供计算能力强大，弹性可配置，性价比高的异构计算实例。

其应用前景极其广泛，适用于深度学习、视频渲染、虚拟化桌面等对计算能力、时延要求极高的场景，同时还能满足分子建模、基因组学等领域对基础设施的高要求。

以深度学习为例，深度学习在训练阶段涉及大量浮点数值计算，矩阵乘法，向量化等操作，需要处理的数据规模可以高达几个T。随着深度学习层次越来越深，计算量的增长也将随之加大。

一次训练过程使用CPU需要几天甚至几周才能完成，而使用腾讯云的GPU云服务器，可以小时级完成训练，优势很明显。只有快速完成深度学习的训练过程，才能加快深度学习的迭代速度，帮助企业改进产品，在竞争中胜出。

前几天误打误撞注册了AutoDL后果然有些停不下来，算上折扣，要比阿里云、腾讯云的gpu服务器更为合适，同时AutoDL是容器化实例，这样初始化在几秒内完成，而阿里云等初始化过程中的GPU驱动、框架搭建时间有些过于漫长了。如果把时间考虑在内，AutoDL性别比就更高了。

但AutoDL受实例限制，暂时无法编译TensorRT Backend版本，编译的是cuda112版本。在不同GPU实例下简单测试了一下katago的benchmark，权重为kata1-b40c256-s10359230464-d2525387336。

使用阿里云最低端的Tesla T4，4核cpu，15G内存服务器作为参考。

在使用sabaki对弈感觉速度尚可，但经过测试，NVIDIA RTX 3060 / 12GB的成绩与阿里云的Tesla T4比想象中要差不少。

作为TeslaT4的替代者，NVIDIA RTX A4000 / 16GB成绩相比TeslaT4略好一点，也符合AutoDL首页算力排名。AutoDL北京地区实例均使用RTX A4000。

NVIDIA RTX 3090 / 24GB成绩两倍于NVIDIA RTX A4000 / 16GB，同样符合算力排名。

最令人吃惊的是NVIDIA RTX 2080Ti / 11GB，成绩直逼阿里云TeslaV100 16G。katago测试过程中，

第一次测试居然认为成绩出现误差，提示“Optimal number of threads is fairly high, increasing the search limit and trying again”自动重新测试了一遍。

不愧为显卡核弹。难怪黄厂长严令禁止数据商将游戏显卡用于数据服务器上。其价格居然还要低于NVIDIA RTX A4000 / 16GB，这也是性价比最高的GPU实例。

很多用户目前已在使用腾讯云游戏，但是对腾讯云游戏的启动条件不是特别了解，其实在使用云游戏时候，有一个稳定的网络的是最重要的，下面是小编整理的腾讯云游戏启动条件，一起来看看具体有哪些吧~

腾讯云游戏问题汇总

腾讯云游戏启动条件具体介绍：

1、目前腾讯云游戏是在wegame中进行内测，因此我们需要先下载一个wegame软件。

2、云游戏对网络的要求比较高，因此我们需要使用速度较快较稳定的网络，最低20m宽带。

3、普通的云服务器可能会导致云游戏出现卡顿现象，因此我们需要准备GPU服务器（有独立显卡的服务器）。

4、由于目前腾讯云游戏正在内测阶段，所以我们需要申请内测资格。

可能你还想了解：和正常游戏区别介绍|申请内测方法介绍

以上就是腾讯云游戏启动条件具体介绍了，快去尝试启动你的腾讯云游戏吧。

其实你可以去腾讯云去租用GPU云服务器来进行深度学习计算。腾讯云 GPU 实例类型众多，应用广泛，不同的实例类型有不同的产品定位。用户可以根据自身的应用场景，结合性能、价格等因素，选择最符合业务需求的实例。

比如你要进行深度学习计算，建议使用腾讯云GN8/GN10X 实例。GN10Xp配备Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有强大的单精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ，80个 vGPU 和320GB主机内存，是深度学习训练的首选。

GN10Xp 最大实例规格具备1256 TFLOPS 单精度浮点运算能力，支持 Tensor Core 加速，单卡搭载32GB显存，GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期，使得复杂模型的快速迭代成为可能，人工智能相关业务得以把握先机。

腾讯云GPU云服务器，管理很简单GPU云服务器采用和云服务器CVM一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。而且节约成本，你无需预先采购、准备硬件资源，一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，有效降低基础设施建设投入。目前，腾讯云的GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，你可以根据需要选择计费模式。