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首先，GPU 服务器有什么作用？
GPU 减速计算能够提供不凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集局部的工作负载转移到 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显著放慢。
了解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简略形式是比拟它们如何解决工作。
CPU 由专为程序串行解决而优化的几个外围组成，而 GPU 则领有一个由数以千计得更小、更高效的外围（专为同时解决多重工作而设计）组成的大规模并行计算架构。
深度学习模型：如何正确抉择 GPU 服务器
其次，GPU 服务器的次要利用场景是什么？
深度学习模型：
GPU 服务器可作为深度学习训练的平台：
1.GPU 服务器可间接减速计算服务，亦可间接与外界连贯通信。
2.GPU 服务器和云服务器搭配应用，云服务器为主 GPU 云服务器提供计算平台。
3. 对象存储 COS 能够为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。
海量计算解决：
GPU 服务器超强的计算性能可利用于海量数据处理方面的运算，如搜寻、大数据举荐、智能输入法等：
1. 本来须要数天实现的数据量，采纳 GPU 服务器在数小时内即可实现运算。
2. 本来须要数十台 CPU 服务器独特运算集群，采纳单台 GPU 服务器可实现。
最初，如何正确抉择 GPU 服务器？
抉择 GPU 服务器时首先要思考业务需要来抉择适宜的 GPU 型号。在 HPC 高性能计算中还须要依据精度来抉择，比方有的高性能计算须要双精度，这时如果应用 P40 或者 P4 就不适合，只能应用 V100 或者 P100；同时也会对显存容量有要求，比方石油或石化勘探类的计算利用对显存要求比拟高；还有些对总线规范有要求，因而抉择 GPU 型号要先看业务需要。
当 GPU 型号选定后，再思考用什么样 GPU 的服务器。这时咱们须要思考以下几种状况：
第一、在边缘服务器租用上须要依据量来抉择 T4 或者 P4 等相应的服务器，同时也要思考服务器的应用场景，比方火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在核心端做 Inference 时可能须要 V100 的服务器，须要思考吞吐量以及应用场景、数量等。
第二、须要思考客户自身应用人群和 IT 运维能力，对于 BAT 这类大公司来说，他们本人的经营能力比拟强，这时会抉择通用的 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，咱们称这类人为数据科学家，抉择 GPU 服务器的规范也会有所不同。
第三、须要思考配套软件和服务的价值。
第四、要思考整体 GPU 集群零碎的成熟水平以及工程效率，比方像 DGX 这种 GPU 一体化的超级计算机，它有十分成熟的从底端的操作系统驱动 Docker 到其余局部都是固定且优化过的，这时效率就比拟高。
作为国内品牌服务器提供商，服务器在线 GPU 机架式服务器领有大规模并行处理能力和无可比拟的灵活性。它次要利用于为计算密集型利用提供足够的解决能力。
GPU 减速运算的劣势就在于它能够一边由 CPU 运行利用程序代码，一边由图形处理单元（GPU）解决大规模并行架构的计算密集型工作。服务器在线 GPU 服务器是医疗成像、播送、视频转码市场的现实抉择。
