gpu服务器配置,gpu服务器是干什么的

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目录： 1、做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗？ 2、各厂商GPU服务器的配置和报价怎么对比？ 3、百度云GPU服务器配置 4、最新RTX4090深度学习GPU服务器配置大全有吗？ 5、如何选择合适的GPU服务器？ 做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗？

深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:

深度学习的电脑配置要求：

1、数据存储要求

在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。

主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。

数据容量：提供足够高的存储能力。

读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。

接口：高带宽，同时延迟低。

传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。

缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。

2、CPU要求

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：

（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。

（2）GPU计算前的数据预处理。

（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。

（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。

（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。

传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

传统架构：提供1~8块GPU。

4、内存要求

至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。

深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。各厂商GPU服务器的配置和报价怎么对比？

首先你心里要有几个服务商想要做对比，再对你想要的服务器规格、价格、服务等各方面进行对比。其实GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以先在网上选择下适合自己的服务器类型和配置，然后再去对比价格。像我们公司现在用的服务器就是思腾合力家的，他们家在京东上也店铺，你也可以去店铺上看看服务器类型和价格，思腾合力不仅有自主研发的服务器，而且还是英伟达的经销商，在价格方面可以给你做个对比看看。望采纳我的答案，不胜感激。如果还有什么需要，可以追问，谢谢！

百度云GPU服务器配置

选择带GPU的镜像后

更新源，安装必要依赖

配置中文环境

sudo vim /etc/environment

添加下面两行

接着

安装pytorch

安装vision

配置zsh

个人配置

最新RTX4090深度学习GPU服务器配置大全有吗？

产品类型 4U机架式

1 CPU 金牌6326 16核心32线程 基频2.9GHZ 加速频率3.5GHZ TDP: 185W 2

2 内存 512G(32GB*32) DDR4 3200MHZ 1

4 准系统 超微420GP-TNR 4U机架式准系统， 带2200W冗余2+2电源;平台最大支持lO个GPU

32个DIMM插槽；母板超级X12DPG-OA6处理器中央处理器双插槽 P+ (LGA-4189)第三代英特尔 至强 可扩展处理器支持CPU TDP 270W核心高达40C/80T；高达 60MB 的缓存图形处理器支持的GPUHGX A100 8-GPU 40GB/80GB SXM4 多 GPU 1

5 SSD 三星PM9A1 1TB M.2接口 NVMe协议 四通道 PCIe4.0 固态硬盘 1

6 SATA 希捷(Seagate)银河系列V6 6TB ST6000NM021A 7200RPM 256MB SATA3企业级硬盘 1

7 GPU卡 英伟达RTX 4090公版 4

如何选择合适的GPU服务器？

选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此选择GPU型号要先看业务需求。

GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。