哪些GPU服务器适合深度学习场景？

在深度学习场景中，GPU服务器是必不可少的一部分，也是可以提高计算速度和精度的关键，以下是几种适合深度学习场景的GPU服务器：

1 NVIDIA Tesla V100 服务器：具备高性能计算能力和内存容量，适用于深度学习、大规模数据分析和AI训练等场景。

2 AMD Radeon Instinct MI60 Server：可用于机器学习、高性能计算和图形渲染等领域，具备高速内存、流式计算和稳定性等特点。

3 Intel Movidius Neural Compute Stick：便携式的神经计算设备，可以利用USB接口与其他设备连接，适用于嵌入式设备上的深度学习场景。

以上服务器都具有针对深度学习的高速计算能力、可靠性和易用性，对于需要进行大规模数据训练、模型评估和推理等任务的用户群体非常适用。

GPU虚拟化主要针对在桌面虚拟化的一些研发和设计工作人员，这些人员需要进行大型的3D设计，从而使用普通的桌面虚拟化无法满足其主要的需求。所以必须采用在虚拟化平台增加GPU，通过GPU虚拟化的方式进行。

目前VMware的GPU虚拟化主要分为以下三种方式：

vSGA：

是指“Virtual Shared Graphics Acceleration”（虚拟共享图形加速）。vSGA 的功能是利用在 ESXi 主机中本机安装的物理 GPU（图形处理单元，也称为显卡）为众多虚拟桌面提供硬件加速 3D 图形。通过提供这种功能，可进一步扩展使用虚拟桌面能够提供的使用情形和目标用户。除了扩展目标使用情形外，还可以提供更生动鲜活的视觉体验，从而进一步增强用户体验。vSGA在虚拟机中使用的是VMware的驱动，每个用户显存最多512MB。

vGPU：

是指Virtual Graphics Processing Unit (vGPU) ，是在VMware vSphere60上的新功能，它介于vSGA和vDGA之间，即可以使用GPU的核心资源，又可以进行不同配置的共享，从而在经济性和性能之间达到比较好的均衡，在虚拟机中使用的是GPU的原生驱动，从而性能比vSGA更加强劲，而通过显存上的共享从而使一块GPU卡可以共享给更多的用户，达到更加经济的目的。vGPU有不同类型的配置文件使用，包含K120Q，K220Q，K140Q，K240Q，K160Q，K260Q，K180Q，K280Q型号，应用程序对于它们也都已经加入了认证的列表。