gpu服务器与gpu数据库主要区别是什么
GPU服务器与GPU数据库的区别如下:
应用场景不同:GPU服务器主要应用于深度学习、科学计算、视频编码等高性能计算领域。而GPU数据库则主要应用于大规模数据处理和分析领域,如金融、医疗、物联网等。
技术原理不同:GPU服务器基于GPU并行计算的原理,通过将计算任务分配到多个GPU上并行执行,从而实现高性能计算。而GPU数据库则是基于GPU加速数据库查询和处理的技术,通过将数据库查询和处理任务分配到GPU上执行,从而提高查询和处理速度。
性能表现不同:GPU服务器在高性能计算方面具有明显的优势,可以大幅提升计算速度和效率。而GPU数据库则在大规模数据处理和分析方面表现出色,可以快速完成海量数据的处理和分析任务。
部署方式不同:GPU服务器通常采用虚拟化技术进行部署,可以通过云服务提供商或自建机房进行部署。而GPU数据库则通常采用分布式架构进行部署,需要搭建专门的集群环境。
成本效益不同:GPU服务器的成本相对较高,但是由于其高性能和高效率的特点,可以在一些对计算性能要求较高的领域中得到广泛应用。而GPU数据库的成本相对较低,但是需要大量的数据支持才能发挥其优势,因此在一些大规模数据处理和分析领域中得到广泛应用。
好用的GPU服务器推荐RAKsmart,RAKsmart的GPU服务器位于硅谷机房,不仅不限流量,T级固态硬盘存储,还支持按需增加DDoS防御值,安全可靠。GPU服务器通常又称为显卡服务器,它是基于GPU的应用于视频编解码、AI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服务器,就是有专用显卡的服务器,一般多用于超级算力,图形计算,或者说IPFS挖矿等,一般来说,GPU服务器多为4U的服务器。根据GPU的数量不同,该服务器的功率也是不一样的。
一块GPU卡一般耗电350W,一般4U的服务器最大可以支持8块GPU卡,通常业内多称之为8卡GPU服务器,当然也有4卡,6卡的。如果装满8卡GPU,那么其耗电在2800瓦,差不多就是 13A电力。一般常规的机房机柜标准配电是13A起步 (也有按10A起步的)
如果是放在13A电力的机柜里,那么一台4U 8卡的GPU服务器就得占用一个机柜,所以这个时候,如果客户机器数量比较多的话,就租用高电机柜比较合算,不然一台占一个机柜,机柜空间就大大的浪费了。
一般来说,不计算用电的情况下,一个4U的机柜的机柜费是根据 一个机柜的总成本除8得出来的(因为一个42U的机柜 空间上可以放8台4U服务器)。比如说我们国门机房 1个机柜 42U ,13A电力一个月是4000元,除8等于500元。也就是说正常在国门机房,如果1个4U的机位,在用电不超过13除以8也就是1625A的情况下,只需要500元的机位费。 当然这个是理论值,一般来说4U的机器,耗电量正常的都要在25A左右,如果是GPU专业服务器,常见耗电在5A左右,也有一台耗电量在13,或25或32A等不同档次的。
所以说咱们在托管GPU服务器的时候,一定要确定机器的耗电量是多少,然后再看是整租个普通机柜,还是租用高电机柜 放多台GPU服务器。
无论是当前的信息化 社会 还是即将到来的数字化 社会 ,互联网技术的发展颠覆了人们工作生活的方方面面,其给我们带来的便利也毋庸置疑。
另一方面,在日常工作生活中,我们也经常听到服务器这个词,但这个熟悉的名词却像个陌生人一样,从未在视野中出现过,这也使得不少朋友疑惑道,服务器究竟是什么东东?它又起到什么作用?
对此,本文也将以科普形式,向各位读者阐述服务器的基本概念、结构组成及市场现状,达到去”小白“目的。
服务器基本概念
按照解释,所谓服务器 ,指的是一种管理资源并为用户提供服务的计算机设备。从广义上来讲,服务器是指网络中能为其它机器提供某些服务的计算机系统;从狭义上来说,服务器特指某些高性能计算机,通过网络对外提供服务。
可能这个说法过于官方,简单来说,服务器就是在我们在上网时,对用户的每一次搜索、访问分析处理后,再回传给用户的这样一个平台。所以说,整个互联网,最离不开的,就是服务器。
同时,我们之所以不常见到服务器,是因为服务器大多在专门的机房或者数据中心托管,有严格的使用和散热规范。
在分类上,若按照体系架构来分的话,服务器主要可分为x86服务器和非x86服务器。其中,x86服务器凭借价格、扩展优势,成为中小企业和大型企业非核心应用的主要选择,同时,x86服务器也是当前市面的主流服务器。
非x86服务器指的是采用RISC或EPIC架构,采用UNIX和其它专用操作系统的服务器,其代表产品便是IBM的大型机、小型机,该类型服务器性能强劲、稳定性好,同时较封闭,是金融、电信等大行业核心系统的首选。
从形态上,服务器可分为塔式服务器、机架式服务器和刀片服务器。其中,塔式服务器个头与电脑主机接近,但比电脑主机稍大;机架式服务器采用统一标准生产,形态与交换机接近,刀片服务器形态则如其名字一样,可像刀子一样“插”入标准高度的服务器机箱内,每个机箱可以接入多个刀片单元。
服务器组成
若还觉得服务器比较抽象的话,可将其理解为超强的电脑。之所以这样比喻,是因为在硬件上,服务器的各组成部件与电脑几乎相同,都需要处理模块、内存模块、存储模块及网络模块。
不同于普通电脑,服务器的这几个模块的性能都远远高于电脑。以处理器为例,服务器所使用的处理器主要为英特尔的至强及至强可拓展系列,同时和AMD的EPYC系列,对应的电脑处理器则为酷睿、锐龙等。简单对比性能的话,从其核心数和售价便可大致感受下,以英特尔的处理器为例,电脑所用的酷睿X系列,最高达到18核心,而服务器所用的二代至强可拓展,核心数可达到56个,售价嘛,可自行对比。
同样,在内存上,配备32GB、64GB DDR4内存的电脑已经可以算是佼佼者,而服务器,动辄128GB、256GB起步,同时支持24个、48个DIMM插槽扩展,最大支持几个T的内存容量。
服务器市场现状
如同智能手机市场存在苹果、三星、华为、小米、OPPO、VIVO几个巨头一样,服务器市场也诞生了几个巨头。
根据IDC研究报告,全球服务器出货量前几的厂商分别为戴尔易安信、HPE/新华三,浪潮/浪潮商用机器、华为、联想、曙光及ODM厂商。
其中,戴尔易安信的PowerEdge系列服务器无论从出货量还是销售额上,都长期处于服务器市场前列;而HPE(惠普企业)的服务器主要由紫光与惠普子公司华三成立的合资公司新华三来运营。
浪潮/浪潮商用集团中,浪潮负责x86服务器的运营,其GPU服务器在中国市场占据半壁江山,浪潮商用集团为浪潮与IBM成立的合资公司,以研发、生产、销售支持POWER处理器、安腾处理器的浪潮K1高端UNIX服务器系统和基于开放Power技术的Linux服务器为主要业务;华为、联想则以基于x86架构的塔式、机架式服务器销售为主,曙光则聚焦于高性能计算领域。
在笔者看来,由于服务器为全网提供着计算资源,是整个IT的核心基础设施,未来,随着大数据、云计算、人工智能等技术发展,服务器市场仍大有可为。
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