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GPU服务器和普通服务器有什么区别?
2023-01-09 13:23:04 【

GPU服务器,简单来说,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,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能,有效解放计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。

下面几个场景我们可以使用CPU服务器,如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器,如果场景无关,使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置!

一、简单深度学习模型

使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测,中科云达GPU云服务器带有强大的计算能力,可作为深度学习训练的平台,可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统,帮助完成基本的深度学习模型。


二、复杂深度学习模型

中科云达GPU服务器具有强大的计算能力,可以将GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务,图片、视频编解码,可以采用GPU服务器进行渲染,利用 GPU 加速器指令,让数以千计的核心为您所用,加快图形图像编码渲染速度。


这些是一些可以用到GPU服务器的场景,所以如果您的使用需要比较高端,建议还是使用GPU服务器。

强大的性能

R4220-10G是一款基于Intel® Xeon® Scalable可扩展处理器的高性能计算平台,支持8/10个NVIDIA GPU加速器和6TB的内存,单精度浮点计算280TFLOPS、双精度浮点计算140TFLOPS, 让用户体验强大的计算性能。

灵活的配置

为更加贴切的满足各种应用需求, 客户可根据需求选择支持 24个2.5寸 SATA/SAS硬盘, 网络选择多样化,可选择支持双千兆、四千兆、双千兆+双万兆搭配,所有网络支持管理复用,满足各种不同的网络应用场景。

优化的散热

整机结构布局充分考虑优化散热和节约功耗,支持高温环境。关键部件根据发热量采用特殊设计,在保持性能的同时可以降低风扇转速,从而减低功耗和噪音。

合理的扩展

在支持10块GPU卡的同时还可有1至2个PCI-E插槽可用,可扩展100Gb infiniband HCA、NVME SSD等、具有非常好的灵活性和兼容性。

便捷的管理

具备IPMI 远程管理功能,实现非现场即可监控管理服务器要求,具有监控系统各部件的运行状况、远程安装操作系统、故障报警等功能。极大的缩减了维护开销。





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