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选购GPU服务器需要考量的几个点?[立尔讯]

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浏览:- 发布日期:2021-12-17 14:08:55【

目前,GPU服务器主要用于不同的场景,如科学计算和视频编解码。它可以为应用程序提供非凡的计算加速,并将应用程序的计算密集型工作负载转移到GPU。根据market growth insight,到2026年底,gpu在人工智能市场的份额预计将达到20亿美元。

在人工智能领域,需要强大的双精度计算能力。在仿真过程中,在消耗大量计算资源的同时,会产生大量的临时数据,这就需要较高的存储带宽和时延。

GPU服务器

GPU服务器的选择主要基于以下参数:

首先,考虑单精度浮点运算的性能,即浮点运算能力的图形卡。计算能力越高,计算能力越强。深度学习和科学计算有很多用途;视频内存带宽:视频内存和视频内存之间的切换速度。内存接口总线的位数越宽,交换率越高,内存速度越快。此外,我们还需要考虑视频存储器的容量。大的视频内存可以减少数据读取次数和延迟。

同时,GPU的选择还需要看RT内核,即光线跟踪内核,用于光线跟踪效果;还有流处理器:也称为渲染管道和着色器。图像由一个又一个像素组成,流处理器负责渲染这些像素。张量核:一种新的处理核,它执行特殊的矩阵数学运算,适合深度学习和某些类型的高性能计算。

对于企业来说,部署GPU服务器时,还需要考虑技术操作和维护能力,以及不同客户群和业务场景的需求。

GPU服务器

一般来说,建立一个强大的深度学习环境并不容易。World Data GPU云服务器可以快速部署深度学习环境,配备高性能GPU,具有卓越的处理能力,大大提高了大规模计算框架的运行速度,并拥有多种型号和带宽,可灵活选择。

立尔讯科技提供基于异构计算的超浮点计算能力服务。致力于为用户提供高可用、高质量的云计算产品和服务平台,提供端到端的深度学习资源,缩短培训环境部署时间,为客户提供更强的AI计算支持,加速AI应用。

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