目前,GPU服务器主要应用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力,可以将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。

从用户的角度来说,应用程序的运行速度明显得到提升。其快速、稳定的计算能力深受用户的认可。

用户在选择GPU服务器时,首先是需要考虑业务的需求,在匹配适合的GPU型号。例如,在HPC高性能计算中是需要根据精度来选择,如果采用采用P40或者P4型号就不是很适合。

选择GPU服务器主要从以下三方面因素考量:

首先,选择GPU服务器的时候也是需要考虑好GPU集群系统的成熟程度以及工程效率。例如DGX这种GPU一体化的超级计算机,是有很成熟的操作系统驱动,这类服务器的效率就高很多。

其次,企业在边缘服务器上是需要根据实际情况来选择T4或者P4对应的服务器,并且需要考虑服务器应用场景。

企业在中心端做Inference时,是需要配置V100的服务器,并对于服务器的吞吐量、使用场景、数量等因素做好考量。

再次,在选择GPU服务器的时候,也是需要考虑客户群体和自身技术运维能力。对于一些大企业来说,有属于自己的运维团队,会选择较为统一的PCI-e服务器;针对技术能力不强的中小型企业,他们对于GPU服务器选择的标准也有有所下降。

GPU服务器的选择因素很关键也非常有技术含量。客户在选择时,需要结合自身的情况,用户群体乃至于业务不同给的场景综合选择