什么是GPU服务器？GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等适用于各种场景的快速、稳定和灵活的计算服务。GPU服务器的作用是什么？GPU加速计算可以提供非凡的应用程序性能，将应用程序计算密集型部分的工作负载转移到GPU，同时CPU仍然运行其余的程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。

     理解图形处理器和中央处理器之间区别的一个简单方法是比较它们处理任务的方式。中央处理器由几个为顺序串行处理而优化的内核组成，而图形处理器有一个大规模并行计算体系结构，由数千个更小、更高效的内核组成，用于同时处理多个任务。

GPU服务器的主要应用场景：

     海量计算处理，GPU服务器超强的计算功能可以应用于海量数据处理操作，如搜索、大数据推荐、智能输入法等。对于*初需要几天才能完成的数据量，GPU服务器可以在几个小时内完成操作。*初，需要几十个中央处理器服务器一起操作集群，这可以由一个单一的图形处理器服务器完成。

     在深度学习模型中，GPU服务器可以作为深度学习和训练的平台。GPU服务器可以直接加速计算服务或直接与外界连接和通信。图形处理器服务器和云服务器一起使用，云服务器为图形处理器云服务器提供计算平台。对象存储COS可以为GPU服务器提供海量数据的云存储服务。

     如何正确选择GPU服务器？选择图形处理器服务器时，首先考虑业务需求，选择合适的图形处理器模型。在高性能计算中，也有必要根据精度进行选择。例如，一些高性能计算需要双倍精度。如果P40或P4不合适，只能使用V100或V100。同时，对视频存储容量也有要求。例如，石油或石化勘探中的计算应用对视频存储有更高的要求。总线标准也有一些要求，所以GPU模型的选择取决于业务需求。

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：

     **、 在边缘服务器租用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。

     第二、有必要考虑用户和客户自身的信息技术操作和维护能力。对于英美烟草这样的大公司来说，他们自己的运营能力相对较强，此时将选择通用的PCI-e服务器。对于一些信息技术操作和维护能力较差的客户，他们更注重数字和数据标签。我们称这些人为数据科学家，选择GPU服务器的标准将会不同。

     第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。

     第四、考虑整个GPU集群系统的成熟度和工程效率。例如，像DGX这样集成图形处理器的超级计算机有一个非常成熟的操作系统，它将Docker从底层驱动到其他固定和优化的部分，然后效率相对较高。

北京中科云达R2220-16G

强大的性能

     R2220-16G 是一款基于Intel® Xeon®可扩展处理器的高性能计算平台，支持8-16个NVIDIA GPU加速器和3TB的内存，单精度浮点计算448TFLOPS、双精度浮点计算224TFLOPS,让用户体验强大的计算性能。

灵活的配置

     为更加贴切的满足各种应用需求，客户可根据需求选择支持8个2.5寸SATA/SAS硬盘，网络选择多样化，可选择支持双千兆、四千兆、双千兆+双万兆搭配，所有网络支持管理复用，满足各种不同的网络应用场景。

优化的散热

     整机结构布局充分考虑优化散热和节约功耗，支持高温环境。关键部件根据发热量采用特殊设计，在保持性能的同时可以降低风扇转速，从而减低功耗和噪音。

合理的扩展

     在支持8-16块GPU卡的同时，还可有1至2个PCI-E（半高）插槽可用，可扩展100Gb infiniband HCA、Nvme SSD等、具有非常好的灵活性和兼容性。

便捷的管理

     具备IPMI 远程管理功能，实现非现场即可监控管理服务器要求，具有监控系统各部件的运行状况、远程安装操作系统、故障报警等功能。极大的缩减了维护开销。

     中科云达（北京）科技有限公司成立于2016年，公司位于北京市国际信息产业基地。公司一直致力于为广大用户提供GPU高性能计算、深度学习、虚拟化仿真、定制化服务器、工作站、存储等软硬件整体解决方案，并与多家知名技术型领先厂商如超微（Supermicro）、英特尔（Intel）、华硕（ASUS）、英伟达（NVIDIA）等建立了长期的合作关系