中兴服务器R6500 G5 GPU有什么优势？

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。

会。根据查询CSDN博客显示，所开启的程序无需GPU工作，那么显卡就会像进入休眠一样安静。GPU服务器可直接加速计算服务，也可直接与外界连接通信。GPU服务器和云服务器搭配使用，云服务器为GPU云服务器提供计算平台。

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，简称 GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，一般适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。

通常，GPU云服务器厂商提供和标准云服务器租用一致的管理方式，可以有效解放用户的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

gpu云服务器的适用场景

适用于深度学习训练和推理，图像识别、语音识别等；计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等；高清视频转码、安防视频监控、大型视频会议等；三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真（CAD/CAE）、医学成像、游戏测试等等。

gpu云服务器的使用性能

GPU云主机突破了传统GPU，能发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中，性能比传统架构提高几十倍。用户无需预先采购、准备硬件资源，可一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，能有效降低基础设施建设投入。

以上是关于GPU 云服务器的相关介绍。

我个人觉得还是要重视产品的质量和公司的实力，当然性价比高的肯定是优先考虑。在选择GPU服务器的时候，我们公司还是比较看中产品安全和质量的，当时谨慎挑选了很久，最终还是选择了思腾合力。一方面是思腾合力的公司实力和口碑都挺好的，另一方它还是英伟达精英级别代理商，而且拥有完善的研发、生产、制造基地，这个是其他公司比不了的。所以建议你多对比看看，公司和产品都很重要的，不要贪小便宜。

可以。gpu中引入了独立的显示数据管理机制，服务器是365天开机运行，在无人监管服务器的时候也是可以继续运行的，只有偶尔停机维护，对稳定性要求极高。所以gpu服务器可以在无人监管时运行。

深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:

深度学习的电脑配置要求：

1、数据存储要求

在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。

主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。

数据容量：提供足够高的存储能力。

读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。

接口：高带宽，同时延迟低。

传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。

缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。

2、CPU要求

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：

（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。

（2）GPU计算前的数据预处理。

（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。

（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。

（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。

传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

传统架构：提供1~8块GPU。

4、内存要求

至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。

深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。

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，因此选择GPU型号要先看业务需求。

GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。

综上所述，选择服务器时不仅需要考虑业务需求，还要考虑性能指标，比如精度、显存类型、显存容量以及功耗等，同时也会有一些服务器是需要水冷、降噪或者对温度、移动性等等方面有特殊的要求，就需要特殊定制的服务器。

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