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企业如何正确选择GPU服务器?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。
企业如何正确选择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。
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