选择GPU服务器的几个参数考量

目前，GPU服务器主要用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用程序提供非凡的加速计算能力，并将应用程序计算的密集工作负载转移到GPU。根据MarketGrowthInsight的数据，到2026年底，应用于人工智能市场的GPU份额预计将达到20亿美元。

在人工智能领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求。

选择GPU服务器主要考虑以下参数:

首先考虑单精度浮点的性能，即显卡的浮点计算能力。越高，计算能力越强，深度学习和科学计算用途越多；显存带宽:即图形处理芯片与显存之间的交换速度。显存接口总线位数越宽，交换速率越高，显存速度越快。此外，还需要考虑显存容量，可以减少读取数据的次数和延迟。

与此同时，选择GPU还需要看RT核心，即光追核心，用于光追效果；还有流处理器：又称渲染管，着色器。图片由一个又一个像素点组成，流处理器负责这些像素点的渲染；而Tensor核心：一个新的处理核心，它执行一个特殊的矩阵数学运算，适用于深度学习和某些类型的HPC。

对于企业来说，在部署GPU服务器时，还需要考虑技术运维能力和客户群体和业务的不同场景。

总的来说，建立一个强大的深度学习环境并不容易。微云网络GPU云服务器可以快速部署深度学习环境，配备高性能GPU，具有优异的处理能力，大大提高大规模计算框架的运行速度，灵活选择多型号、多带宽。

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