什麼是GPU服務器？GPU服務器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等適用於各種場景的快速、穩定和靈活的計算服務。GPU服務器的作用是什麼？GPU加速計算可以提供非凡的應用程序性能，將應用程序計算密集型部分的工作負載轉移到GPU，同時CPU仍然運行其餘的程序代碼。從用戶的角度來看，應用程序的運行速度明顯加快。
理解圖形處理器和中央處理器之間區別的一個簡單方法是比較它們處理任務的方式。中央處理器由幾個為順序串行處理而優化的內核組成，而圖形處理器有一個大規模並行計算體系結構，由數千個更小、更高效的內核組成，用於同時處理多個任務。
GPU服務器的主要應用場景：
海量計算處理，GPU服務器超強的計算功能可以應用於海量數據處理操作，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等。對於最初需要幾天才能完成的數據量，GPU服務器可以在幾個小時內完成操作。最初，需要幾十個中央處理器服務器一起操作集群，這可以由一個單一的圖形處理器服務器完成。
在深度學習模型中，GPU服務器可以作為深度學習和訓練的平臺。GPU服務器可以直接加速計算服務或直接與外界連接和通信。圖形處理器服務器和雲服務器一起使用，雲服務器為圖形處理器雲服務器提供計算平臺。對象存儲COS可以為GPU服務器提供海量數據的雲存儲服務。
如何正確選擇GPU服務器？選擇圖形處理器服務器時，首先考慮業務需求，選擇合適的圖形處理器模型。在高性能計算中，也有必要根據精度進行選擇。例如，一些高性能計算需要雙倍精度。如果P40或P4不合適，只能使用V100或V100。同時，對視頻存儲容量也有要求。例如，石油或石化勘探中的計算應用對視頻存儲有更高的要求。總線標準也有一些要求，所以GPU模型的選擇取決於業務需求。
當GPU型號選定後，再考慮用什麼樣GPU的服務器。這時我們需要考慮以下幾種情況：
第一、 在邊緣服務器租用上需要根據量來選擇T4或者P4等相應的服務器，同時也要考慮服務器的使用場景，比如火車站卡口、機場卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference時可能需要V100的服務器，需要考慮吞吐量以及使用場景、數量等。
第二、有必要考慮用戶和客戶自身的信息技術操作和維護能力。對於英美菸草這樣的大公司來說，他們自己的運營能力相對較強，此時將選擇通用的PCI-e服務器。對於一些信息技術操作和維護能力較差的客戶，他們更注重數字和數據標籤。我們稱這些人為數據科學家，選擇GPU服務器的標準將會不同。
第三、 需要考慮配套軟件和服務的價值。
第四、考慮整個GPU集群系統的成熟度和工程效率。例如，像DGX這樣集成圖形處理器的超級計算機有一個非常成熟的操作系統，它將Docker從底層驅動到其他固定和優化的部分，然後效率相對較高。
北京中科雲達R2220-16G
強大的性能
R2220-16G 是一款基於Intel® Xeon®可擴展處理器的高性能計算平臺，支持8-16個NVIDIA GPU加速器和3TB的內存，單精度浮點計算448TFLOPS、雙精度浮點計算224TFLOPS,讓用戶體驗強大的計算性能。
靈活的配置
為更加貼切的滿足各種應用需求，客戶可根據需求選擇支持8個2.5寸SATA/SAS硬盤，網絡選擇多樣化，可選擇支持雙千兆、四千兆、雙千兆+雙萬兆搭配，所有網絡支持管理複用，滿足各種不同的網絡應用場景。
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整機結構佈局充分考慮優化散熱和節約功耗，支持高溫環境。關鍵部件根據發熱量採用特殊設計，在保持性能的同時可以降低風扇轉速，從而減低功耗和噪音。
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在支持8-16塊GPU卡的同時，還可有1至2個PCI-E（半高）插槽可用，可擴展100Gb infiniband HCA、Nvme SSD等、具有非常好的靈活性和兼容性。
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中科雲達（北京）科技有限公司成立於2016年，公司位於北京市國際信息產業基地。公司一直致力於為廣大用戶提供GPU高性能計算、深度學習、虛擬化仿真、定製化服務器、工作站、存儲等軟硬件整體解決方案，並與多家知名技術型領先廠商如超微（Supermicro）、英特爾（Intel）、華碩（ASUS）、英偉達（NVIDIA）等建立了長期的合作關係
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