GPU服务器的作用是什么？

GPU服务器，简单来说，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，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

下面几个场景我们可以使用CPU服务器，如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器，如果场景无关，使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置！

一、简单深度学习模型

使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测，腾讯GPU云服务器带有强大的计算能力，可作为深度学习训练的平台，

可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统，帮助完成基本的深度学习模型

二、复杂深度学习模型，腾讯云GPU服务器具有强大的计算能力，可以将

GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储

COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，、视频编解码，可以采用GPU服务器进行渲染，利用 GPU 加速器指令，让数以千计的核心为您所用，加快图形图像编码渲染速度。

这些是一些可以用到GPU服务器的场景，所以如果您的使用需要比较高端，建议还是使用GPU服务器。

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

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？

“GPU服务器，简单来说，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，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。"

GPU服务器的主要应用场景有海量计算处理，超强的计算功能可应用与海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，可能原本需要几天才能完成的数据量，用GPU服务器在几个小时就完成了；GPU服务器还可以作为深度学习训练平台，可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信等等。思腾合力在GPU服务器的型号方面还是有很多选择的，有自主研发的品牌也有英伟达的，在选择方面还是比较多的，应用的场景也十分广泛。

VGX议会专为接待大量用户的节能途径。第一个Nvidia VGX板配置有四个GPU和16GB内存，并符合行业标准——PCI Express接口在服务器。

VGX GPU的管理程序这个软件层集成到商业管理程序，如思杰虚拟化，图形处理器等。

用户可选择机(USMs)这个管理选项允许企业配置的图形功能，根据客户要求，在网络上传送到个人用户处。从真正的PC体验到与Nvidia的标准一致且采用NVIDIA Quadro或NVIDIA NVS GPU的专业三维设计和工程经验或制药公司的GPU仪，都在其能力范围之内。 英伟达 VGX 显卡是全球首款针对数据中心设计的显卡。最初的英伟达 VGX 显卡具有四颗GPU，每一颗均具有192个基于英伟达 (NVIDIA®) CUDA 架构的核心和4GB的显存。该显卡采用主动散热方式，适用于基于服务器的各类现有平台。该显卡采用了多种先进技术，包括让运行主机虚拟桌面的许多用户共享一颗单独的GPU并体验丰富的互动图形体验的硬件虚拟化技术；可极大减少画面迟滞现象的低延迟远程显示技术；具有较高功率效率、经过全新设计的着色器技术。

英伟达 VGX GPU管理程序

英伟达 VGX GPU管理程序是一个集成到商业管理程序中的软件层，能实现对虚拟化GPU资源的访问。这样，多个用户便能够共享公共硬件，让运行于单一服务器上的虚拟机能够安全地访问关键资源。这样单一服务器就能在提供本地图形和GPU计算性能的同时以较低成本支持更大数量的用户。

Citrix等业界领先的虚拟化技术公司正在将这种新技术集成到他们的全系列VDI产品中，以便能够增添全硬件图形加速功能。

英伟达用户可选计算机

英伟达用户可选计算机使英伟达 VGX 平台能为有迫切需求的企业员工提供媲美专业GPU的使用体验。这使得IT部门仅通过一个单一服务器便能很容易地支持各类用户。

用户可选计算机可更好地利用硬件资源，更灵活地根据不断变化的企业需求来配置和使用新用户的台式机。这对于提供基础设施服务的公司非常有价值，因为他们能在一天、一周或一个季度内将经过GPU加速的服务器重新部署，以便满足不断变化的需求。

中兴R6500 G5 GPU服务器产品最大支持20个单宽GPU卡或10个双宽GPU卡，能够根据不同的应用场景灵活调度各种不同的异构算力资源，从而实现算力的最佳组合，如CPU+GPU、CPU+GPU+DPU，可满足AI、超算等多样性算力场景需求。

选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此，十次方平台建议您选择GPU型号要先看业务需求。

当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：

第一、 在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。

第二、 需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。

第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。

第四、要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。