首先我们需要了解一下常见的GPU和GPU服务器。
按总线接口类型，可以分为：NV-Link接口、传统总线接口以及传统PCI-e总线三种。
NV-Link接口类型的GPU典型代表：NVIDIA V100采用SXM2接口。DGX-2上有SXM3的接口。
NV-Link总线标准的GPU服务器可以分为两类：NVIDIA公司设计的DGX超级计算机&合作伙伴设计的NV-Link接口的服务器。DGX超级计算机不仅仅提供硬件，还有相关的软件和服务。
传统总线接口的GPU，目前主流的有这几款产品，比如 PCI-e接口的V100、 P40、P4、T4等。其中比较薄和只占一个槽位的P4和T4，通常用于Inference，目前也已经有成熟的模型进行推理和识别。
01根据业务需求来选择GPU型号
在HPC高性能计算中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。
02根据应用领域来选择GPU型号
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。
03选定GPU型号后，确定GPU服务器
当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：
在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。
需要考虑配套软件和服务的价值。
要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的从底端的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。