GPU服务器品牌哪家性价比高？

选择服务器要看自身的具体需求，不同的企业或个人对服务器的需求是不一样的，如果预算有限的话，那只能选择一般的服务器。对于那些注重网络安全、数据存储的大型企业，那就需要买性能稳定、安全性高的服务器了。从性价比的角度来说，我觉得还是最好选择大厂的服务器，这样售后得以保障，不会出现太大的质量问题。思腾合力你可以去了解看看，它家是英伟达官方授权的经销商，同时也拥有自主品牌GPU服务器，售后方面做的都挺好的，3年质保，上门服务，性价比还是蛮高的，给你做个对比。

华为ARM架构“泰山”服务器真是自主芯片

华为ARM架构“泰山”服务器真是自主芯片吗？

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阅718转020220622 贵州关注

描述

　　在“十二五”科技创新成就展上，华为展出了其第一台ARM平台服务器“泰山”，并在展板上写明该服务器“配备自主研发的Hi1612 ARM架构64位处理器，除存储单元外均有完整知识产权……”

　　一时间国内媒体争相以“华为自主架构芯片泰山发布”或“华为推出自主架构服务器CPU”等为标题报道。然而峰回路转，在6月7日，华为公司出面辟谣，表示“泰山”并非采用自主研发的微结构，而是ARM Cortex A57，并指出“泰山”为核高基1号专项项目，是用来做互联网冷却储存的生态系统验证，而非推广的CPU和量产型号。

　　媒体之所以报道有误，一方面在于部分媒体未经充分的信息核实；另一方面，华为将一款购买ARM公版架构的产品表述为“配备自主研发的Hi1612 ARM架构64位处理器，除存储单元外均有完整知识产权”，也不准确，使媒体将这款32核A57芯片与华为自主设计的芯片相混淆。

　　那么，为何一款购买ARM公版架构的产品能够成为“自主研发”，能够成为“除存储单元外均有完整知识产权”，甚至成为核高基1号专项项目？这就要从国内就自主研发的标准和话语权之争说起了。

　　自主可控标准之争

　　近年来，国家对集成电路产业发展高度重视，在龙芯、申威、飞腾等老牌设计单位取得累累硕果的同时，又成立了拥有1200亿元人民币的集成电路大基金扶持产业发展，先后与IBM、VIA、高通、AMD合资/合作成立兆芯、宏芯、华芯通等公司，并大力扶持展讯、海思、联芯等ARM阵营IC设计公司茁壮成长。

　　不过，在国内IC设计公司茁壮成长的大环境下，也存在一些隐忧——一些IC设计公司严重依赖国外技术，近乎于成为境外公司的马甲；一些公司不具备造血能力，基本依赖政府经费生存；国内IC设计公司分属X86、ARM、MIPS、Alhpa、POWER阵营，各搞一套软件生态和产业联盟，导致资源浪费、重复建设。而且更加不可思议的是，各家公司（即便是那些马甲公司）都认为自己符合“自主可控”、“安全可信”、“自主知识产权”的标准。

　　具体来说，某些公司将VIA、IBM的技术穿个马甲，就认为是“自主知识产权”，并申请核高基项目，从政府拿经费；再比如说展讯的

华为这几年说实话，在手机技术上的确做出了很多有意思的东西，大大增强了用户的体验，也在一定程度上解决了自家产品某些应用性能不足的问题。比如说之前的华为麒麟芯片的GPU不如高通的旗舰芯片，但华为的GPU Turbo技术同样可以让手游用户在华为手机上畅玩各类主流手游；又比如之前推出的SFS闪存技术，从华为服务器存储业务移植而来，大大提升了华为手机内置闪存的读写性能，甚至超过了UFS 31，表现相当犀利。

而现在尽管华为在手机芯片上遇到了难题，库存的麒麟芯片不多，同时第三方厂商也只能提供4G芯片，但华为在手机技术上的 探索 并没有停滞。据悉华为很快会推出一个应用在自家智能手机上的新技术——内存Turbo，这是一项可增大手机内存的技术，可以将6GB内存的手机，在应用时达到8GB内存的水准。

当然这肯定不能真的将6GB内存变成8GB内存，毕竟如果不通过物理手段，手机内存是不可能有变化的。所以这项技术显然又是一个内存的优化技术，按照华为的说法，这个内存扩展技术用到了动态分组压缩、超级内存闪存融合等技术。虽然具体技术原理没有公开，但是又是动态压缩，又是内存闪存融合，那么可以肯定这所谓的6GB变成8GB，应该是将手机中的一部分闪存拿来作为“虚拟内存”。

虚拟内存这个技术我们并不陌生，但是如果要让用户有明显感知，其实并不容易。很显然华为这项技术和我们日常PC以及其他设备所使用的虚拟内存可能还是会有一些区别。毕竟手机和PC不同，作为用户最常用的设备，现在的手机应用本身对内存的需求就不少，6GB内存很多时候已经力不从心了，所以华为如果能用虚拟内存技术，让较低内存的手机，能在各种应用上的流畅性提升，那的确也是造福大众了。

有意思的是，这项技术其实华为并非首次推出，只是这次将这项技术下放到6GB的手机上。实际上在去年华为发布Mate 40系列产品时，，华为就推出过类似的内存扩展技术，可以让内存的等效容量变大四分之一，8GB等效10GB，12GB等效14GB。相信现在华为的内存Turbo技术，也就是这个内存扩展技术发展而来。

不过要注意的是，无论是什么虚拟内存技术或者内存优化技术，实际上在效率和性能的提升上是不可能和物理内存相比的。也就是说华为所谓的6GB等效8GB，也不可能完全达到8GB物理手机内存的效果，所以其他品牌的手机厂商也不用太过于紧张。不过只要能提升用户的手机使用体验，能让手机的流畅度能有一定的强化，那也是一个好技术。

有意思的是，据悉这项内存Turbo技术，不但可以用在华为手机上，同样也能用在PC上，不过肯定也只有华为自己的产品可以享受这项技术。这项技术华为应该会在近日推出，而且我们估计绝大多数华为自己的手机都应该可以支持这项内存优化技术，届时一些用户可以试试，看看在开启了这项内存Turbo技术后，自己的华为手机是不是变得更流畅了。

在众多中国神话中，能与独角兽相提并论的神话动物并不多，而鲲鹏恰好是其中最具标志性的一种。

道教《庄子逍遥游》。这本书里记载着 quot在北京有一种鱼，它的名字叫鲲 quot。我不 我不知道昆明有多大，但它在千里之外。又变成了一只鸟，名字叫彭。彭 回来了，我不 我不知道它有几千英里。愤怒地飞翔，它的翅膀像天空悬挂的云。鲲鹏常用来比喻一些宏大的事物。常言道， quot学做鲲鹏，飞向万里，却不 不要做一只鸟 的窝。

鲲鹏也成为继麒麟之后又一个雄心勃勃的产品和技术布局。

徐文伟强调，在计算趋势中，虽然从终端收集的庞大数据可以通过所谓的边缘计算共享，但对于当前的云计算基础设施来说，这仍然是一个沉重的负担。如何解决庞大的数据流量以及对存储和实时计算的需求，成为各云服务器厂商积极寻求突破的关键。徐文伟指出，通过与ARM的合作和大规模核心集成，大数据的实时处理和计算得到了很好的解决。

符合去年发布的瑞星架构 的全连接大会，以及手机等边缘计算加入的NPU计算能力，华为拥有强大的生态优势。同时，徐文伟还强调，华为不会走封闭的道路，将继续与英特尔和其他合作伙伴合作。

当然，与行业伙伴的合作还会继续，但为了摆脱依赖，增加自主能力，华为一直是其发展的重点。徐文伟谈到这一点，拿出了他最新的服务器芯片，也是今天 主角：鲲鹏服务器芯片鲲鹏920。

鲲鹏920集成64核，主频26 GHz。该芯片组集成了8通道DDR4，内存带宽超过现有产品的46%。通过两个100G RoCE端口，系统集成度也显著提高。鲲鹏920支持PCIe 40和CCIX接口，总带宽640 Gbps。此外，单槽速度是现有产品的两倍，有效提升了存储和各种加速器的性能。

另外值得一提的是，鲲鹏芯片在单个封装中集成了传统计算芯片的四种结构，包括网络、存储、主控芯片和CPU。

鲲鹏芯片还集成了一个8通道内存控制器，提供了比之前架构更高的整体带宽输出性能，提升幅度超过48%，可以为带宽要求高、实时计算能力要求高的计算环境带来极大的帮助。

鲲鹏920是业界最高性能的基于ARM的服务器CPU。采用最先进的7nm工艺，CPU由华为自主设计，基于ARMv8架构授权。通过优化分支预测算法、增加运算单元数量和改进存储子系统结构，显著提高了处理器性能。在典型的时钟速度下，Quantum 920 CPU在SPECint基准测试中的得分超过930，比行业基准高出25%。同时，电源效率比行业同行高30%。鲲鹏920为数据中心提供更高的计算性能，同时降低功耗。

华为 在创新上的不断进步也体现在它在服务器产品上的重要表现。不仅在性能上有优势，其服务器产品总出货量已经达到356万台，成为华为的又一支柱。

吴雄 安科技中国区执行董事兼CEO ang强调了ARM生态所拥有的强大计算生态，可以帮助华为更好地在云计算方面发挥作用。

华为总裁邱龙 的智能计算业务部，上台宣布了基于鲲鹏芯片的泰山服务器产品线。他还强调，这些服务器是为海量存储和数据计算而设计的，所有的生态都是基于原生ARM生态研发的，包括硬件和软件的适配等。因为原生应用可以发挥硬件的最大效率，华为还强调在泰山推出之前，软件开发环境已经完成，而这一切

不仅仅是原生应用和优化，邱龙还强调他在自己的服务器设计中提供了更高效的存储模式和更好的动态管理机制，让各种计算场景都能达到更好的效果，同时降低管理成本。

邱龙还宣布，华为 美国云计算将使用基于鲲鹏的泰山服务器，并提供比其竞争对手三倍以上的整体输出性能。云手机服务也同时开放，提供直接在云端运行App的能力。

华为还邀请了几个关键的合作伙伴来谈谈基于ARM生态系统的创新计算。

华为不断推动硬件、基础软件和应用的行业合作。华为一直与绿色计算联盟、Linaro、Open Edge、HPC Initiative等行业组织合作，与Hortonworks、微软、SAP、SUSE、Ubuntu等合作伙伴共同构建开放协作的行业生态系统。和中国标准软件。

硬件方面，华为是Linaro的核心成员。在基础软件方面，华为是OpenStack基金会的白金会员和云原生计算基金会的创始成员。在应用方面，华为已经加入了海湾合作委员会。GCC发布了绿色计算联盟服务器的技术标准报告，以及其他构建绿色开源计算社区的努力。华为也是OEHI的成员。

布局已久的智能计算技术

其实早在去年 智能计算大会，华为宣布从2018年12月21日起，其服务器将全面升级为华为智能计算。作为华为 基于连接、计算和云的三大任务，智能计算的重要性不言而喻。在当天的华为智能计算大会上，华为 的新智能计算业务战略旨在解决行业面临的四个主要问题 智能，即计算电源、数据协同、场景部署、专业技术。为了解决这些问题，华为 的智能计算业务将专注于四个方面：计算能力、工程、云端协作和集成解决方案。团队也在会上展示了自己的努力。

会上公布的亮点有：将其FusionServer升级为FusionServer pro，并将数据中心升级为智能数据中心；2019年，华为 首款AI管理芯片将诞生，可以自动预测整个设备管理故障。

虽然当天已经提到了64核ARM架构处理器鲲鹏芯片，但是今天 拥有更多细节和生态支持的s的出现，表明华为正在积极推动整体计算行业的创新，在拥抱行业合作伙伴的同时，积极推动自己架构的研发。这代表了与世界接轨，但同时拥有核心技术的两种诉求。对于现在的中国行业来说，其实是一个值得学习的点。

云计算竞争激烈，拥有生态才有话语权

随着中国云计算市场的快速扩张，竞争也越来越激烈。其中，拥有优质互联网基因的阿里和腾讯在公有云领域已经处于领先地位。阿里云占据中国半壁江山 版图，规模效应优势明显，而腾讯云围绕游戏和视频业务优势，在游戏云和视频云领域领先。2018Q1，腾讯其他业务同比增长111%，其中云业务增速超过100%。

以华为为首的传统IT企业的进攻不容忽视。

在刚刚过去的2018年，华为发布了一款 quot大招 quot在10月举行的全连接大会上，并一口气发布了3354盛腾910和盛腾310两款自研AI芯片，成为华为 的智能计算架构。

其中，盛腾910采用7nm工艺，半精度256T，据说是全球单颗计算能力最高的AI芯片，计算能力远超Google和Nvidia。盛腾310采用12nm工艺，最大功耗仅8W，整数精度16T，是计算效率极高、功耗极低的主力AI芯片。当时许华伟智骏也给出了这两款AI芯片的上市时间为2019年第二季度。2019年，华为还将推出三款AI芯片，都属于瑞星系列。同时，华为将提供AI云服务ba

特别需要强调的是，盛腾910和盛腾310这两款自研AI芯片采用了华为研发的达芬奇架构和华为研发的高效灵活的CISC指令集。每个AI核心可以在一个周期内完成4096次MAC计算。它们集成了张量、向量和标量等各种计算单元，支持多种混合精度计算，以及训练和推理场景下的数据精度计算。

在华为之前，百度和阿里巴巴已经宣布布局自己的AI芯片。百度 昆仑芯片采用自主设计的架构。尽管该芯片仍处于设计阶段，但该公司声称其理论计算能力是英伟达的两倍多 的方案。

阿里巴巴宣布将投资阿里-NPU神经网络芯片的研发。这种架构不提绝对性能，而是强调其超强性价比，号称超越传统CPU/GPU架构40倍。虽然腾讯尚未宣布自有ai芯片的布局，但此前已投资了体素云、碳云智能、甄氏科技、蔚来汽车等公司，发展方向主要是AI的产业应用，与其他公司不同。

此次发布的鲲鹏芯片，其背后的ARM生态布局，不仅构成了华为 在服务器和云计算业务上拥有自己的通用计算架构，也确保了华为从云到端都能拥有自己的核心竞争优势。麒麟和鲲鹏两大猛兽，将继续成为华为最大的驱动力 美国未来的生态进步。

云计算已经华为下一个经营重点，两大神兽从端到云分头并进

华为2008年开始云计算的研发，正式发布华为 云计算战略和端到端解决方案，并于2015年7月30日发布了面向中国市场的企业云服务，积极探索开发、运营、运维一体化模式，与合作伙伴携手打造 开放、协作和供应 云合作生态系统。

2017年，之前属于PS部门的Cloud BU迁移到华为集团，成为华为 继运营商BG、企业BG、终端BG之后的第四大业务单元，发布华为 发展云计算的巨大决心。也是在这一年，华为宣布进军公有云，并表示其优势在于可以提供 quot云、边、端和连接 quot。

2018年7月，华为云公布了一些核心 quot成绩单 quot。官方数据显示，仅2018年上半年，华为云 合作伙伴增长45%，其营收同比增长700%。云市场上有872个新应用，软件开发服务DevCloud有9万名开发者。

在人工智能领域，华为云推出了ei agent，发布了深度学习、图像搜索、EI智能视频等一系列服务。推动AI在行业中的应用场景；在计算领域，推出了全新的网络增强型云服务器C3ne，让云计算进入千万级网络转发时代。云安全方面，国内首个全平台、全业务、全节点通过PCI-DSS安全认证，高分通过公安部网络安全等级保护四级测评。

华为云能取得上述成就。从软硬件到解决方案，华为云 长期的技术积累赋予其后发优势。

过去，华为一直以麒麟兽称霸移动和边缘计算行业。去年智能手机出货量超过2亿，麒麟是其高端产品的重要核心。今年，鲲鹏加入了华为 beast行列，成为推动服务器计算生态的重要核心，这也代表了华为 积极布局更多商机。同时要掌握自己的计算核心技术，与世界同步，打造更广阔的开放生态。

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可以选择大厂也可以，毕竟gpu服务器市面上挺多的

如果是性价比的话，可以选择GPUCAT的云服务器。价格的话还是挺划算的，听说服务不错的。

为人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。

但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazonaws的，这对国内用户，有多大意义呢？

我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！

说到GPU租用的选择。阿里、腾讯、华为、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还是心疼的。第二，遇到codingbug，你找谁去问呢，大厂的售后可不会看代码。第三，看配套。大厂的云服务，适用面广，很难为ai做特殊优化。别看ai炒的热，其实市场还小众的很。

国内外现在有几家专门做算力租赁的，vectorDash，vastai，易学智能，等。

比如，易学智能，国内厂家，GPU便宜、按小时租，并且预装了各种环境-Tensorflow、Pytorch、MXNet、Caffe等都有，还有很多公开数据集可免费用。服务没得说，技术小哥连bug都帮你找，我当时用着，真是上帝感觉。vectordash与vast，出身名门(斯坦福硅谷)。他们的价格，比大厂都要优惠很多。

最后，重复一遍结论：到淘宝，搜gpu租用，跟店家交流一下、再试用1-2小时，你就知道，好东西在哪里了。

这几款服务器都很不错，各有各的优点，好的服务器有很多，推荐一款性价比比较高的服务器，亿万克，这个牌子是几十年的老牌子了，在服务器这方面比较专业。

亿万克，性价比高，亿万克持续技术创新，构建智能、高效、绿色的ICT基础设施，实现以大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施为牵引，依托云计算、大数据、人工智能等技术，形成丰富、先进的解决方案与服务体系，助力区域、行业数字经济发展与数字中国建设。

亿万克国产服务器，国产自主可控服务器，自主可控、国产芯片、国产化替代； 国产飞腾，海光，龙芯，兆芯服务器产品。以多样化产品方案设计能力服务客户，AI服务器，体积小、易维护。适用于智慧城市、环境监测、图像识别、视觉检测等；有保障，值得信赖。