说到显卡，估计90%以上的人都认为这就是一个游戏工具 。现在高性能的显卡难道只是为游戏而生吗？目前不少公司已经认识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中 。什么是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服务器有什么作用？
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.
理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务 。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构 。
GPU服务器的主要应用场景
海量计算处理
GPU 服务器超强的计算功能可应用于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：
? 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算 。
? 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成 。
深度学习模型
GPU服务器可作为深度学习训练的平台：
1.GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信 。
2.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 。
3.对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务 。
如何正确选择GPU服务器?
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 。
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、 在边缘服务器租用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，它有非常成熟的从底端的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高 。
作为国内品牌服务器提供商，服务器在线GPU机架式服务器拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性 。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力 。GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码，一边由图形处理单元（GPU）处理大规模并行架构的计算密集型任务 。服务器在线GPU服务器是医疗成像、广播、视频转码市场的理想选择 。
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