哪些场景下需要用到GPU服务器？

首先，和其他服务器一样，GPU服务器能够为我们提供数据和信息服务，而其深度学习的能力使得它可以支持N个处理器共同运作，相当于几十台PC机的运作能力；同时还具有超强的扩展能力，可根据企业的真实需求设计出精准的解决方案，充分满足不同应用场景的需求。

其次，GPU服务器采用特殊的人工智能产品阵列，可以实现更高级的功能。例如GPU服务器在语音识别、图像处理、视频成像、语义识别等领域就有着很突出的优势，特别是在数据中心计算领域取得了相当的成绩。GPU服务器能够提供多方面的数据计算，包括档案、市场细分、类型划分等等，通过特定的分析，为企业提供有针对性的发展建议。

第三，GPU服务器本身的核心优势之一——代替部分人工也以被很多企业所认可，逐步被运用在金融、教育、制造、交通等多种行业，相信在未来，GPU服务器会覆盖更多的行业，通过自身的优势，为企业提高效率、降低成本、减少能耗。

服务器市场正在走向AI时代，加速器的集成、机器学习、深度学习等工作负载成为GPU服务器区别于以往的标签，人工智能的核心是机器学习，使计算机具有智能的根本途径也是机器学习。借助AI服务器，机器学习的应用场景将会越来越广泛，比如图像识别、自然语言处理、医疗诊断、市场分析、故障检测······未来，人工智能会拥有更强大的性能，更高的商业价值，为人类带来便捷。

参考链接：GPU服务器适用的领域有哪些？

上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注于为科研院所和高校师生打造高性能GPU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。

资讯2019 年 1 1 月 1 8 日， NVIDIA 于今日发布一款参考设计平台，使企业能够快速构建 GPU 加速的 Arm 服务器 ， 以满足日益多样化的科学和工业应用需求。 这 开辟 了 高性能计算的新纪元 。  

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 2 019 国际超级计算大会（ SC19 ）上宣布推出这款参考设计平台。该平台由硬件和软件基础模块组成，能够满足高性能计算（ HPC ）社区对于 类型 更加多样化的 C PU 架构日益增长的需求。通过该平台，超级计算中心、超大型云运营商和企业能够将 NVIDIA 加速计算平台的优势与最新的 Arm 服务器平台相结合。

为了构建 这一参考 平台， NVIDIA 与 Arm 及其生态合作伙伴（包括 Ampere 、富士通 和 Marvell ） 联手，以 确保 NVIDIA   GPU 与 Arm 处理器 之间 的 无缝协作 。 该参考平台还得益于 与 HPE 旗下公司 Cray 和 HPE 这 两家早期采用 Arm 服务器的供应商之间的紧密合作。此外，许多高性能计算软件公司已使用 NVIDIA CUDA-X 库 来构建可在 Arm 服务器上运行 、 并可 通过 GPU 实现的管理和监控工具。

黄仁勋表示：“高性能计算正在崛起。机器学习和 AI 领域的突破正在重新定义科学研究方法 ， 并且可能带来激动人心的新架构。从超大规模云到百万兆级超级计算， NVIDIA GPU 与 A RM 的组合让创新者们能够为不断增加的新应用创建系统。”

Arm IP 产品部门总裁 Rene Haas 表示：“  Arm 正在与生态合作伙伴一 同努力， 为百万兆级的 Arm 系统级芯片提供前所未有的性能和效率。我们与 NVIDIA 合作，将 CUDA 加速带入 到 Arm 架构当中 ， 这对于高性能计算社区来说， 具有 里程碑 式的意义 。为了应对全球最复杂的研究 ， 挑战并推动嵌入式系统、汽车和边缘细分市场的进一步发展，高性能计算社区已经在部署 Arm 技术。”

今年早些时候， NVIDIA 宣布 为 A rm 带来 C UDA-X 软件平台 。 NVIDIA 此次发布这一参考平台正是对此前承诺的兑现。   根据这一承诺， NVIDIA 正在提供 其 A rm 兼容软件开发套件 的预览版本。该版本包含 NVIDIA CUDA-X 库和加速计算开发工具。

联合整个高性能计算生态中的合作伙伴

除了 使 自己的软件 兼容 Arm 之外， NVIDIA 还与   GROMACS 、 LAMMPS 、 MILC 、 NAMD 、 Quantum  Espresso 和 Relion 等 领先的 高性能计算 应用开发 商密切 合作 ， 为 A RM 提供 GPU 加速 的 应 程序 用。 为了让 Arm 平台上的应用实现 GPU 加速， NVIDIA 及其高性能计算应用生态合作伙伴编译了大量代码。

为了构建 Arm 生态， NVIDIA 与领先的 Linux 发行商 Canonical 、 Red Hat,   Inc 、 SUSE ， 以及业内领先的高性能计算基础工具供应商 展开 合作。

几家世界级的超级计算中心已开始测试 GPU 加速 Arm 计算系统，其中包括美国的橡树岭国家实验室和桑迪亚国家实验室、英国布里斯托大学以及日本理化学研究所。

来自生态合作伙伴的支持

“  Ampere 非常高兴能够与 NVIDIA 合作开发 GPU 加速解决方案。该解决方案 将 与高性能、高能效 Ampere 的 服务器处理器实现无缝协作。我们的新产品将使我们的客户能够灵活选择最佳的 NVIDIA GPU 加速器，从而高效地运行云、边缘等要求极高的工作负载。”

——   Ampere Computing 董事长兼首席执行官， Renee James

“很高兴看到 NVIDIA 能够如此迅速地为 Arm 服务器带来 CUDA 和 OpenACC 。我们十分希望能够与 NVIDIA 及 其他公司开展密切的合作，在这一架构上编译、分析和调试加速应用。目前，我们已在 4096 核 Arm 系统上证明了这一合作所带来的优势。”

——   EPCC 主任， Mark   Parsons 教授

“对于正在不断发展的 Arm 生态而言， NVIDIA 是一个备受欢迎且重要的生态成员。富士通相信，随着我们迈入新的计算时代， NVIDIA 将扩展 Arm 生态系统 ， 并保证客户在高性能计算和数据科学 领域 ，尤其是人工智能领域有更多的选择。”

——   富士通企业执行官兼服务平台业务部副主管， Takeshi  Horie

“通过我们与 NVIDIA 的密切合作，部署 Marvell ThunderX2 服务器的客户现在可以使用全套 NVIDIA GPU 加速软件。这对于 Arm 生态系统的加速计算可用性来说 ， 是一座重要的里程碑。我们将 继续 一同 将能效提高到一个新的水平，同时为百万兆级时代的众多超级计算和 AI 应用提供出众的性能。”

—— Marvell Semiconductor, Inc 副总裁兼服务器处理器业务部总经理 Gopal Hegde

“在 HPE 、 Marvell 和 NVIDIA 的帮助下，橡树岭国家实验室（ Oak Ridge National Laboratory ）成功地完成了所负责的工作，迅速升级了我们的 Arm 测试台系统，整合了性能测试并取得了良好的成果。在短短两周内，我们编译并正确运行了约八个领先级应用 程序 ，三个重要的社区库 ， 以及常被用于评估 Arm 高性能计算生态的基准套件。根据早期结 果可以看出，这个由 Arm 主导的加速计算生态 的功能 似乎 和 POWER 以及 x86 环境 差不多 。对于一个 Arm 内的加速计算生态而言，这是一个了不起的开始。”

——橡树岭国家实验室国家计算科学中心科学主任， Jack C Wells

“我们与 NVIDIA 已经合作了很长时间。我们很高兴地看到， N VIDIA 实现了自己的承诺，为 Arm 高性能计算社区带来了领先的 CUDA-X 软件堆栈和生态系统。我们已经开始在通过 NVIDIA GPU 加速的 Arm 系统上评估理化学研究所的代码，我们 认为 它将为日本高性能计算和 AI 融合工作负载带来新一轮的创新。”

——日本理化学研究所所长， Satoshi Matsuoka

“由于 NVIDIA 为 Arm 主机 CPU 提供了新的支持，因此现在可以直接使用 Kokkos 和 LAMMPS 。这一结果达到了我们的期望，并且让我们可以借鉴在带有 x86   CPU 的系统中部署 NVIDIA GPU 的经验。”

——桑迪亚国家实验室主要技术人员， Christian Trott

“  NVIDIA 的 Arm 软件堆栈的确可以直接使用。我们之前就已大量使用 Arm 和 NVIDIA 这两个独立的平台，因此我们非常高兴这两者能够组合在一起。相比于我们之前尝试过的 x86 平台， NVIDIA 为 Arm   提供的 GPU 驱动器性能非常之好。能够在如此短的时间内取得这一成果，的确令人惊叹。”

—— 布里斯托大学高性能计算教授 ， Simon McIntosh-Smith

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 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。普通服务器肯定应用上要差一些的。不过各有自己的应用场景。思腾合力拥有覆盖全场景需求的 GPU 服务器产品线，拥有自主品牌 GPU 服务器及通用 X86 服务器，在教育，科研，AI行业等都有客户

资讯 咨询机构IDC近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示，2017年，中国GPU服务器市场迎来爆发式增长，市场规模为5．65亿美元（约合35亿元人民币），同比增长230．7％，约占中国X86服务器市场的6％。

该机构预测，未来五年GPU服务器市场仍将保持高速增长，2017～2022年复合增长率将超过43％。到2022年，GPU服务器的市场规模有望达到中国X86服务器市场整体规模的16％，将直接改变整个服务器市场的格局。

从厂商市场占有率来看，浪潮处于领先位置，曙光和新华三紧随其后。从行业分布来看，互联网是GPU服务器的主要用户群体，提供AIaaS的公有云服务提供商和AI解决方案提供商有望成为未来驱动市场增长的新动力。从市场趋势来看，2017年GPU服务器市场不再是一个小众的市场，几乎所有互联网用户和大量的AI初创公司都开始采购GPU服务器搭建自己的AI平台，主流的公有云厂商也都先后推出自己的AIaaS服务。

从AI生态系统建设来看，Nvidia具有明显优势，其Tesla系列产品在AI基础设施市场占据主导地位，尤其在线下训练场景中几乎垄断了市场。从其产品分布来看，P40和P100占据超过70％的市场份额，分别面向推理和训练工作负载，P4在2017年也取得了快速增长，主要面向1U紧凑型推理计算平台。

该机构中国服务器市场高级研究经理刘旭涛认为：“2017年是中国AI元年，也是AI生态和市场迅速发展的一年。在国家政策和资本的共同推动下，大量AI初创企业涌现、行业应用迅速落地。AI市场的火热推动了以GPU服务器为主的AI基础设施市场取得了爆发式增长，未来伴随AI市场的发展和繁荣，AI基础设施市场仍将保持快速增长。”他认为，目前，AI的应用以线下训练为主，使用者主要是拥有海量数据的用户群体，基础设施以GPU为主。未来，在线推理的应用将更加广泛，除了GPU，FPGA、ASIC等加速计算技术，甚至基于ARM架构的一些新的专用AI芯片都会迎来发展机遇。

戴尔，浪潮都很不错，特别推荐一款亿万克，亿万克拥有强大GPU加速器优化性能的亿万克亚当G952N5服务器专为高性能AI计算而生，这款4U10卡机架式服务器最高支持10个全高全长双宽GPU加速卡，突破数据流和计算能力的界限，支持PCIe 3。0，增加100%的处理核心数量，内存加速快20%，可充分保障并行I/O吞吐性能，提升处理的速度，轻松满足AI深度学习和高级计算等工作负载。

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