随着技术的发展，越来越多的公司开始使用GPU服务器。许多公司已经意识到GPU大规模并行计算的优势，并开始使用功能强大的多GPU服务器进行各个方向的研究。除了给公司带来巨大利益外，他们的研究成果也开始应用到我们的日常生活中。

一、什么是GPU服务器？

GPU服务器是一种基于GPU的快速、稳定、灵活的计算服务，广泛应用于视频编解码、深度学习、科学计算等领域。

二、GPU服务器的作用是什么？

Gpu加速计算通过将应用程序计算密集型部分的工作负载转移到Gpu，而其余的程序代码仍由CPU运行，从而提供优异的应用程序性能。

从用户的角度来看，应用程序要快得多。理解GPU和CPU之间区别的一个简单方法是比较它们处理任务的方式。CPU由多个为顺序串行处理而优化的内核组成，而GPU具有大规模并行计算体系结构，由数千个为多任务设计的更小、更高效的内核组成。

三、如何正确选择GPU服务器？

在选择GPU服务器时，考虑服务需求并选择合适的GPU模型。在HPC高性能计算中，还需要根据精度进行选择。

在选择GPU模型时，请考虑GPU服务器。在这一点上，我们需要考虑以下情况：

1.应考虑用户和客户的IT运营和维护能力。对于像BAT这样的大公司来说，其自身的运营能力相对较强。在这种情况下，他们选择通用PCI-E服务器；对于一些IT运营和维护能力较弱的客户，他们更关注数字和数据标签。我们称这些人为数据科学家，选择GPU服务器的标准将有所不同。

2.考虑支持软件和服务的价值。

3.应考虑整个GPU集群系统的成熟度和工程效率。具有集成GPU（如DGX）的超级计算机已经非常成熟。底层操作系统驱动程序docker和其他部分已经修复和优化。这样更有效。

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