一、概述
1、GPU服务器是什么？
简单理解就是装载了GPU的
服务器，突出GPU加速性能的服务器都可以叫GPU服务器，实际上GPU服务器是服务器当中的一种，简单的介绍，GPU服务器就是基于CGP的应用在视频编解码、深度学习、科学计算等多场景稳定快速，稳定，弹性的计算服务。那么GPU服务器的作用具体是什么呢？如何选择GPU服务器？
2、GPU服务器有什么作用？
GPU服务器通常是在需要进行大规模并行计算和图形处理的应用中起着重要作用，能够加速科学计算、机器学习和虚拟化等任务，提高计算效率和性能。主要应用场景如下：
科学计算：
GPU服务器可以加速科学计算任务，如天气模拟、分子动力学模拟、量子化学计算等。由于GPU具有大量的并行处理单元，能够同时处理多个任务，因此在处理大规模数据和复杂计算模型时，GPU服务器能够大幅缩短计算时间。
人工智能和机器学习：
GPU服务器在深度学习和机器学习领域广泛应用。深度学习算法通常需要大量的矩阵运算和神经网络训练，这些任务可以通过GPU的并行计算能力高效地完成。GPU服务器能够加速模型的训练和推理过程，提高算法的效率和准确性。
虚拟化和云计算：
GPU服务器也被广泛用于虚拟化和云计算环境中。通过将GPU资源虚拟化，多个用户可以共享同一台GPU服务器，并在云平台上进行图形渲染、视频编码、虚拟现实等任务。这种方式可以提高资源利用率，降低成本，并提供更好的用户体验。
>>应用领域举例说明：
深度学习和机器学习领域
通过使用GPU服务器进行模型训练和推理，可以大大加速神经网络的计算过程。例如，图像识别、语音识别、自然语言处理等任务都可以从GPU的并行计算能力中受益。
科学领域
许多复杂的计算任务需要处理大量的数据和运行复杂的模型。GPU服务器可以加速这些任务，如天气预测、分子动力学模拟、基因组学研究等。通过并行计算能力，GPU可以同时处理多个计算任务，提高计算效率。
金融和量化分析
金融领域需要处理大量的数据和进行复杂的计算分析。GPU服务器可以加速金融模型的计算，例如风险评估、投资组合优化、高频交易等。GPU的并行计算能力可以提高计算速度，从而使金融机构能够更快地做出决策。
视频处理和图形渲染
GPU服务器在视频处理和图形渲染领域也扮演着重要角色。例如，电影制作和游戏开发中需要进行复杂的图形渲染和特效处理，GPU的并行计算能力可以加速这些任务。此外，视频编码、解码和实时流媒体等应用也可以从GPU的图形处理能力中受益。
虚拟现实和增强现实
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术需要处理大量的图像和实时渲染。GPU服务器可以提供高性能的图形处理能力，使得虚拟现实和增强现实应用能够实时渲染和交互，提供更好的用户体验。
以上只是常见的应用领域，实际上GPU服务器在许多其他领域有着较为广泛的应用，如医学图像处理、气候模拟、自动驾驶等。随着技术的不断发展，GPU服务器的应用领域将继续扩大。
二、如何正确挑选GPU服务器?
1、GPU的选择
如何选择GPU服务器，依据慧点数码公司近几年为用户提供的GPU服务器配置方案实例中，我们建议大家挑选GPU时从以下几点入手：
>>计算需求：
首先需要明确你的计算需求是什么。不同的应用领域对GPU服务器的计算能力有不同的要求。例如，深度学习和机器学习通常需要较高的浮点计算性能，而科学计算必须需要双精度支持，这时候选择RTX4090或者RTX A6000就不适合，而A800或H800最为合适，另外也会对显存容量有要求，例如石油或石化勘查类的计算运用对显卡内存要求较为高；还有一些对系统总线规范有要求，因而挑选GPU型号规格要首先看业务要求。
>>GPU性能：
GPU服务器的性能直接影响到计算速度和效率。关注GPU的核心数量、架构、时钟频率和内存带宽等指标。通常来说，核心数量越多、时钟频率越高、内存带宽越大的GPU性能越强。选择具有高性能GPU的服务器可以提供更快的计算速度和更好的性能。
>>内存和存储：
GPU服务器的内存和存储容量也是重要考虑因素。大规模的数据集和复杂的模型可能需要更多的内存来存储和处理。此外，存储容量也需要足够大以容纳数据集和模型文件。确保GPU服务器具有足够的内存和存储容量来满足你的需求。
>>服务器规模和扩展性：
根据你的需求，考虑GPU服务器的规模和扩展性。如果你需要处理大规模的任务或者需要进行集群计算，选择具有多个GPU插槽和扩展槽的服务器可能更合适。此外，确保服务器具有良好的扩展性，以便在需要时可以轻松添加更多的GPU和其他硬件组件。
>>散热和功耗：
由于GPU的高性能计算会产生大量的热量，选择具有良好散热系统的服务器是很重要的。确保服务器具有足够的散热能力，以保持GPU的稳定性和性能。此外，考虑服务器的功耗，服务器功耗很重要、服务器功耗很重要，服务器的功耗很重要，重要的事情说三遍！请务必选择符合你的电力供应和成本预算的服务器。
>>品牌和支持：
最后，选择可靠的品牌和提供良好技术支持的供应商。品牌和供应商的声誉和支持服务对于解决问题和维护服务器的重要性不言而喻。
2、服务器平台的考虑
目前来说GPU服务器选择时，服务器从外观区分来选，无外乎时塔式服务器和机架式服务器两大类，目前主流塔式服务器较好支持GPU的机型我们推荐：HPE ML350；联想ST558和DELL T640为主。机架式GPU服务器，按外形分机架式服务器为1U\2U\4U\6U\8U\10U…;目前来说还是依照CPU数量为主，主流以2U机架式两路CPU的机型为主，常见的型号有：H3C R4900系列、HPE DL380系列、联想SR650系列、DELL R740系列、超聚变2288H系列（原华为）、浪潮NF5280系列
三、GPU服务器分类
给任何目标分类时，首先需要确定一个维度，这样才能有效的通过分类对目标有更明确的认识，所以GPU服务器分类也是如此，下面我们按照常见的分类方式帮大家整理出来
按外形分：
分为塔式GPU服务器和机架式GPU服务器
按品牌分
常见有H3C、DELL、超聚变、HPE、浪潮、超微（多数国内OEM品牌均采用超微平台，您可以理解为DIY性质的）
按CPU架构
目前主流有Intel 处理器、AMD处理器和ARM处理器的GPU服务器
按GPU散热方式分
主要是风冷和液冷（水冷其实可以理解为液冷的一种），风冷是属于自然降温，采用散热风扇的方式来降低GPU的温度；液冷GPU服务器和水冷GPU服务器最大的不同点是散热的载体不同。水冷服务器散热方式是水（水的热效比目前是优于液体的热效比），但水有导电的通用性，所以水冷服务器目前还没有在市上大量应用，液冷GPU服务器则不同，液冷GPU服务器是综合热效比、导热比、可靠性等各项指标技术的综合性技术的产物。最大的特点就是静音、节能。
按GPU服务器使用环境分
普通GPU服务器和加固GPU服务器，所谓加固GPU服务器是指在特殊环境下使用的，对硬件本身有特殊要求，比如抗恶劣环境，如：车载GPU服务器、弹载GPU服务器、机载GPU服务器、船舶GPU服务器等特殊行业应用，一般来说车载GPU服务器最重要的技术指标是高低温指标，机载GPU服务器最重要的技术指标是震动指标（冲击震动或均速震动），船舶GPU服务器最重要的技术指标是三防指标（盐、雾、霜），弹载GPU服务器要求的技术指标是就更全面啦！生产厂商几乎都是国家队如：706、716、909等。
按数据传输的接口进行分类
目前市面上可以进行交付的主要是传统PCI-e总线和NV-Link接口。
1）NV-Link总线技术标准GPU服务器
NV-Link接口GPU的典型代表是NVIDIA V100/A800，采用SXM接口。这类GPU服务器可以分为两类：
一类是NVIDIA设计的DGX系列超级计算机，
一类是NVIDIA合作伙伴OEM厂商设计的具有NV-Link接口的服务器，NVIDIA提供HGX系统板（搭载4卡或8卡 GPU的GPU板）。二者最大的区别是NVIDIA DGX超级计算机不仅提供硬件，还提供相关的优化过软件和NVIDIA相关支持与服务。
2）传统PCI-e数据总线GPU服务器
传统PCI-e总线GPU服务器分为两类，一类是OEM服务器，如华三、联想、HPE、曙光、浪潮、华为、戴尔等知名品牌；另一类是非OEM服务器，多数采用超微GPU服务器平台，品牌众多。其他非主流的这里不再一一赘述。
四、常见GPU服务器配置参考（以H3C服务器2U、4U为例）
