说到电脑显卡，超过90%的人可能会认为它是一个游戏插件。现在高性能电脑显卡只是为了更好的游戏吗？在这个阶段，许多企业已经意识到GPU大规模并行处理所产生的优势逐渐利用GPU除了给企业带来巨大的好处外，服务器还从不同的方向进行科研，其科研成果也逐渐应用于人们的日常生活。

  什么叫GPU服务器？

  GPU根据服务器GPU快速、稳定、灵活的计算服务项目，如视频编解码、深度神经网络、计算机应用等。

  GPU服务器有什么作用？

  GPU 加速计算可以提供非凡的应用软件性能，并将部分工作负荷迁移到应用程序计算中 GPU，同时还是由 CPU 实际操作其他编程代码。从客户的角度来看，应用软件的运行速度显著加快。

  如何正确选择？GPU服务器?

  选择GPU在选择合适的服务器时，首先要考虑业务流程要求GPU型号规格HPC根据精度选择高性能计算。例如，一些高性能计算必须是双精度的。此时，如果应用程序P40或P不合适，只能使用V100或是P同时，还必须存储容量。例如，原油或石化勘察的估算和使用对储存有很高的规定；系统总线规范有一些规定，因此选择GPU模型首先是业务流程要求。

  当GPU选择型号规格后，考虑应用程序GPU此时必须考虑以下情况：

  首先，边缘服务器租赁必须根据总数进行选择T4或是P4.对于相应的服务器，还应考虑服务器的应用，如车站接口、机场接口或机关接口；在核心端做InferenceV服务器必须考虑货运量、应用场景、总数等。

  第二，必须考虑客户自己的消费群体和IT操作技能，对BAT对于这样的大企业，他们有很强的管理能力，这次他们会选择一般的PCI-e还有一些服务器IT对于实际操作和维护能力差的客户，他们更注重数据和数据标记。它被称为数据科学家GPU服务器的规格也会有所不同。

  三是考虑手机软件和配套设施服务的使用价值。

  第四，要考虑整体GPU像DGX这类GPU由底部计算机操作系统驱动的综合性高性能计算机非常完善Docker其它部分固定不动地提高了效率。

  中科云达DGX-2

  处理当代 AI 扩大深度神经网络要求的难点

  深度神经网络在规模和多样性上发展迅速，解决了商业服务应用和科研最迫切的考验。传统的大数据中心框架无法满足当代应用 AI 工作负荷所需的计算水平。提升模型并行处理利用率 等新技术应用GPU 由于开发者创建了越来越多的加速计算集群，中间带宽控制的矛盾限制了大数据中心的规模扩张。我们必须给出一种几乎无穷无尽的新方法 AI 计算规模，提高障碍，改变人生观，计算规模。

  练习性能的可能性不大

  愈来愈繁杂AI 期待前所未有的计算水平。NVIDIA? DGX- 世界上第一个 2 petaFLOPS该系统软件配备了16个非常专业的系统软件GPU，加快新的深度神经网络模型。GPU 在单独的连接点接点练习4倍的模型。与传统风格相比，x86构架对比，DGX-2练习ResNet-性能相当于50 双英特尔300台Gold CPU超过270万美元的服务器性能。

  NVIDIA NVSwitch - 颠覆性 AI 网络架构

  前沿科学研究规定，模型必须是前所未有的 GPU 间网带宽。NVIDIA 开发设计了 NVSwitch 为了更好地彻底地解决这一要求。自主创新从拔号到快速宽带网络，NVSwitch 今日将产生未来的网络架构。NVIDIA DGX-2.传统框架不再限制模型的复杂性和规模。DGX-2 模型可以选择网络架构并行处理练习 2.4TB/ 秒对分网络带宽比前几代高 24 倍。这条新的互联超高速公路给了模型无限的概率，现在客户可以在一起了 16 块 GPU 分布式系统练习最大限度地释放出强大的计算水平。

  大规模 AI

  AI 现代企业必须快速部署工作 AI ，还必须在不增加成本或多样性的情况下扩展 AI 规模DGX-并配备了 DGX 手机软件，大规模加快布局，简化实际操作。DGX-2 解决方案是扩展 AI 以更快的方式创建自己的私有云，再加上虚拟化技术的应用 AI 云。如今，公司可以灵活运用解决方案 AI 该解决方案很容易扩大所需的互联网基础设施建设，并将加快资源存储的结合。您的团队可以使用加速布局模型和独特的可扩展框架来减少建设基础设施的大量时间段。

  私有云 AI 基础设施建设

  新手入门更快，学习培训，实际操作。新手入门更快，学习培训，实际操作。

  成立于2016年，位于北京国际信息技术产业基地。企业一直专注于为客户带来服务GPU高性能计算、深度神经网络、三维模拟、定制服务器、工作平台、存储等硬件软件整体解决方案，以及超微主板等尖端技术制造商（Supermicro）、intel（Intel）、asus（ASUS）、英伟达显卡（NVIDIA）建立长期合作关系。