精华内容
下载资源
问答
  • GPU服务器是干什么的_gpu服务器和普通服务器有什么区别 前言 其实现在很多人都听说或者接触过服务器,众所周知,服务器是网络中的重要设备,要接受少至几十人、多至成千上万人的访问,因此对服务器具有大数据...

    GPU服务器是干什么的_gpu服务器和普通服务器有什么区别

     

     

    前言

    其实现在很多人都听说或者接触过服务器,众所周知,服务器是网络中的重要设备,要接受少至几十人、多至成千上万人的访问,因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等严格要求。但是今天我们了解的是GPU服务器,很明显,从字面上里面,GPU服务器是服务器当中的一种,GPU服务器跟其他服务器有什么区别吗?GPU服务器比其他服务器好用吗?或许大家会有这样的困惑,下面我将带大家了解GPU服务器。

    GPU服务器,简单来说,GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能,有效解放计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。

    下面几个场景我们可以使用CPU服务器,如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器,如果场景无关,使用普通的服务器也无妨。上海国经网络也会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置!

    一、简单深度学习模型,使用GPU

    服务器为机器学习提供训练或者预测,腾讯GPU云服务器带有强大的计算能力,可作为深度学习训练的平台,

    可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统,帮助完成基本的深度学习模型

    二、复杂深度学习模型,腾讯云GPU服务器具有强大的计算能力,可以将

    GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储

    COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务,图片、视频编解码,可以采用GPU服务器进行渲染,利用 GPU 加速器指令,让数以千计的核心为您所用,加快图形图像编码渲染速度。

    这些是一些可以用到GPU服务器的场景,所以如果您的使用需要比较高端,建议还是使用GPU服务器。

    gpu服务器是干什么的_gpu服务器和普通服务器有什么区别
     

    服务器CPU和普通CPU有什么区别?

    下面我们找来了专业的资料文献,快来涨知识吧。总体来说,服务器CPU和普通电脑的CPU主要有六大区别,下面我们一起来看看。

    一、指令集不同

    家用或者用工作用电脑配备的普通CPU,通常为CISC复杂指令集,追求指令集的大而全,尽量把各种常用的功能集成到一块,但是调用速度和命中率相比服务器CPU较低一些。

    服务器CPU的指令一般是采用的RISC(精简指令集)。这种设计的好处就是针对性更强,可以根据不同的需求进行专门的优化,能效更高。

    二、缓存不同

    缓存也决定着CPU的性能,由于服务器CPU对运算性能要求高,所以服务器CPU往往应用了最先进的工艺和技术,并且配备了一二三级缓存,运行能力更强。服务器CPU很早就用上了3级缓存。普通cpu是近几年才用上了缓存技术。

    三、接口不同

    服务器cpu和普通cpu接口往往不同,目前服务器CPU接口大多为Socket 771、Socket 775、LGA 2011、LGA 1150相比普通CPU接口尽管不少相同,但实际上搭配的主板并不相同。服务器cpu配备的主板通常没有显卡卡槽,因为CPU自带的核心显卡即可满足需求,并且其CPU总线带宽比家用CPU高。

    四、稳定性要求不同

    服务器CPU是为了长时间稳定工作而存在的,基本都是设计为能常年连续工作的。服务器CPU相比家用CPU在稳定性和可靠性方面有着天壤之别,一般服务器都是365天开机运行,只有偶尔停机维护,对稳定性要求极高。

    普通CPU则是按72个小时连续工作而设计的,家用电脑在不使用时,我们还是习惯让他保持关机状态,一般每天都会关机。

    gpu服务器是干什么的_gpu服务器和普通服务器有什么区别

    五、多路互联支持不同

    多路互联是服务器上的一项技术,比如服务器主板可以同时拥有多个CPU插槽,可以同时安装多个CPU,这个就是CPU多路互联技术,这项技术目前只有服务器CPU才支持,普通家用电脑,一块主板只可以安装一个CPU,不支持多路互联。

    六、价格不同

    由于服务器CPU针对高稳定性设计,在用料上一般都是选用优质材质,并且支持多路互联和长时间工作,和相同性能的普通CPU比,价格自然也是更高。此外,高端服务器CPU更上运用大量的最新先进技术,价格更贵,因此一般服务器CPU价格都在千元以上,高端服务器CPU都是在万元以上,甚至几十万。

    而普通CPU价格通常几百元到几千元,主流产品价格基本在千元左右。

    以上就是服务器cpu和普通cpu区别,可能很多朋友会问,服务器CPU可以作为家用电脑的CPU吗?答案是否定的,尺有所短寸有所长,两者定位与设计不同。

    因为CPU的性能主要靠主板和内存才能完全发挥出来,而由于先天性的设计特点,很多家用电脑的主板是不适合服务器CPU使用的,即使可以用,很多时候也无法保证发挥出其性能优势。而且服务器主板一般都没有显卡槽,因为对服务器来说用集成显卡即可了,对于游戏性能并没有要求。

    但是在家用领域,独显则是高清游戏必不可少的环节。所以说家用CPU的设计更符合普通PC电脑的特点,而服务器CPU有着其自身的使命与优势。当然,服务器CPU和桌面CPU两者也是可以互相改进的,比如大家熟悉的至强E3-1230V3处理器,就是由服务器CPU改进而来的,屏蔽了核心显卡,主打高性价比。

    使用传统型的服务器面临的现状:

    1.运维困难

    机器固定配置,难以满足变化的需求

    2.系统脆弱,数据丢失 用户手工容灾,依赖于硬件健壮性;数据物理单点,数据安全不可控

    3.费心麻烦

    购买装机管理,自行实现硬件扩展 4.黑客入侵 需额外购买安全防护服务

    5.费用高昂

    租用费用高昂,运维成本高

    展开全文
  • 一、什么是CPU?什么是GPU?在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前,我们先回忆下,什么是CPU?什么是GPU?1、所谓CPU即中央处理器(CPU,central processi...

    一、什么是CPU?什么是GPU?

    在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前,我们先回忆下,什么是CPU?什么是GPU?

    1、所谓CPU即中央处理器(CPU,central processing unit,缩写:CPU),是作为整个计算机系统的运算和控制的核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU是最核心的部件,也是整个数据处理的最根本的部件。

    2、所谓GPU即图形处理器(GPU,Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

    但是,仅仅从上面的字面含义,是不能正确了解GPU和CPU在数据计算中的扮演的重要角色。

    GPU 与 与 CPU区别:

    从 GPU 与 CPU 架构对比图可以看出,CPU 的逻辑运算单元较少,控制器占比较大;GPU 的逻辑运算单元小而多,控制器功能简单,缓存也较少。GPU 的众多逻辑运算单元呈矩阵排列,可以并行处理数量众多但较为简单的处理任务,图像运算处理就可以进行这样的拆解。GPU 单个运算单元处理能力弱于 CPU,但是数量众多的运算单元可以同时工作,当面对高强度并行计算时,其性能要优于 CPU。

    简而言之

    CPU擅长道统领全局等复杂操作而GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动版的教援,而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。

    深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型,这个模型的最大特点是,需要大数据来训练。因此,对电脑处理器的权要求,就是需要大量的并行的重复计算,GPU正好有这个专长。这也是GPU服务器如今如火如荼的重要原因。

    二、CPU服务器和GPU服务器之间的区别

    CPU服务器和GPU服务器的说法,其实也不科学。没有GPU的服务器,照样可以进行计算和使用,但没有CPU的服务器是无法工作的。简单的说,CPU服务器和GPU服务器的说法只是偏重于该服务器的侧重点不同而已。

    三、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、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能,有效解放计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。

    四、如何选择GPU服务器,GPU服务器的选择原则:

    首先,我们需要了解下,GPU主要分三种接口,目前市面上可以进行交付的主要是传统总线接口、PCIe接口和NV-Link接口的。

    NV-Link接口类型的GPU典型代表是NVIDIA V100,采用 SXM2接口。在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,一类是NVIDIA公司设计的DGX超级计算机,另一类是合作伙伴设计的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(P开头指的是上一代PASCAL架构)和P4,以及最新的图灵架构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。

    传统PCI-e总线的GPU服务器也分为两类,一类是OEM服务器,比如曙光、浪潮、华为等其他国际品牌;另一类是非OEM的服务器,也包括很多种类。选择服务器时除了分类,还要考虑性能指标,比如精度、显存类型、显存容量以及功耗等,同时也会有一些服务器是需要水冷、降噪或者对温度、移动性等等方面有特殊的要求,就需要特殊的服务器。

    选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还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。

    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。

    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:

    第一、 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。

    第二、 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。

    第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。

    第四、 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。

    展开全文
  • GPU服务器配置单:主板超微 X9DAI 双路工作站主板 1机箱超微 塔式工作站 8盘位热插拔 1200W 80PLUS认证电源1电源CPUIntel Xeon E5-2640 V2 2.0G 8核16线程 2散热2011针 纯铜热管散热风器...

    0dd7b1477d722b09ecd0268061681172.png

    GPU服务器配置单:

    主板 超微 X9DAI 双路工作站主板                                              1

    机箱 超微 塔式工作站 8盘位热插拔 1200W 80PLUS认证电源  1

    电源

    CPU Intel Xeon E5-2640 V2 2.0G  8核16线程                            2

    散热 2011针 纯铜热管散热风器                                                 1

    硬盘 希捷600G SAS 15.7K  2

    运算卡 NVIDIA Tesla K20C 5GB 2496核心                                  1

    图形卡 nvidia Quadro K2000 2G DDR5                                       1

    显示器 明基(BenQ) GL2265 21.5英寸不闪屏 LED                 1

    内存 8G DDR3 1600 ECC REGS                                                 8

    20131119012513981398.png

    NVIDIA 产品中,GeForce 针对的是Gaming,Quadro 是属于Rendering,至于Tesla 则是运算加速卡。  英伟达Tesla K40 与Tesla K20X 在相同TDP 的情况下,提供了更高的核心时脉,同时加入GPU Boost 让核心时脉可以提升至810/875MHz(被动与主动散热器的差异)。当然,不同于K20X 只有6GB显存(24 x 2Gbit),Tesla K40 拥有与FirePro S10000 相同大小的12GB 记忆体(24 x 4Gbit)。除了Tesla K40 拥有12GB VRAM 外,其实Quadro K6000 同样拥有如此大的显存。

    展开全文
  • 原标题:百度云GPU服务器都有哪些使用场景?百度云GPU服务器是配备独立显卡服务器的高性能运算服务器,可以为视觉计算、高性能计算等领域提供卓越的处理能力。根据需求场景的不同,既可提供更具灵活性和易用性的GPU云...

    原标题:百度云GPU服务器都有哪些使用场景?

    百度云GPU服务器是配备独立显卡服务器的高性能运算服务器,可以为视觉计算、高性能计算等领域提供卓越的处理能力。根据需求场景的不同,既可提供更具灵活性和易用性的GPU云服务器,也可提供超高性能的GPU物理服务器,助力您的业务创新,提升竞争优势。

    使用场景有三个:

    1、简单深度学习场景

    场景描述:基于百度云GPU云服务灵活的异构计算资源,配置EIP后提供的公网访问能力,同时结合对象存储BOS提供的云对象存储服务,您可以将需要训练的数据上传BOS后,再分发给GPU云服务器进行训练任务,从而搭建自己的简单深度学习模型。此场景下,也同样适用于您结合自身业务进行在线预测工作。

    322a94d1e4932631f3380f62206c48ff.png

    2、复杂深度学习场景

    场景描述:将GPU离线训练与在线预测在云端实现时,可使用GPU云服务器或具有更高性能的GPU物理服务器来搭建后端离线集群,数据从对象存储BOS中获取,线上业务系统将服务产生的数据存入BOS,并使用GPU云服务器将预测模型与业务系统结合,完成业务数据的实时预测。

    75e67c8ccce9260294099c088b89e6d8.png

    3、其他GPU应用场景

    场景描述:您也可以利用GPU服务器的异构计算加速能力,处理更多计算场景的业务。例如图片视频的编解码、数字货币计算、气象预测、到金融分析、地质勘探、计算化学等高性能计算领域。返回搜狐,查看更多

    责任编辑:

    展开全文
  • 阿里云GPU云服务器是基于GPU应用的计算...参考资料:阿里云GPU服务器 GA1实例计算性能力 GA1实例最多可提供 4 颗AMD S7150 GPU、56 个 vCPU 和 160GB 主机内存,以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核
  • (全球TMT2021年4月14日讯)4月13日,全球AI服务器领导厂商浪潮发布3款GPU服务器NF5468M6、NF5468A5及NF5280M6,全面支持最新的NVIDIA® A30、A10及A100 Tensor Core GPU,以更完善的产品组合满足多元计算场景对AI算力...
  • gpu服务器与配置 内容精选换一换云服务器列表页面,云服务器的状态显示为“异常”。进入云服务器列表页面,鼠标移动至“异常”状态处,查看具体的异常原因。查看异常原因根据查看的异常原因,匹配表1中对应的解决...
  • 阿里云GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务,多适用于AI深度学习,视频处理,科学计算,图形可视化,等应用场景,型号有AMD S7150, Nvidia M40, Nvidia P100,...阿里云gpu服务器 GA1实例计算性能力 GA1实例最多可...
  • 一文读懂GPU服务器

    千次阅读 2019-11-01 10:16:57
    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、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。 GPU服务器有什么作用? GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能,能将应用程序...
  • 从性能、可编程性、灵活性等方面对CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同类型的服务器进行了系统的比较分析,并给出了五条选择GPU服务器的基本原则:1.考虑业务应用先选择GPU型号2.考虑服务器的使用场景及数量(边缘/中心)3....
  • 腾讯云GPU服务器GT4实例搭载NVIDIA A100显卡,搭配AMD ROME平台,支持PCIe 4.0技术,GT4实例最高180核的vCPU,久云大使来详细说下腾讯云GPU服务器GT4实例配置性能及应用场景说明:腾讯云GPU服务器GT4实例应用场景...
  • GPU服务器使用教程

    千次阅读 2019-05-23 10:19:21
    硬件型号和配置 ...GPU服务器为金山云P3I.14B1,配置如下: GPU:Tesla P4 x 1 vCPU:Xeon E5 v4 14核 内存:DDR4 120GB 数据盘:本地SSD 500GB 软件环境 GPU服务器默认安装: Ubuntu Linux 16.04-64位 CUDA ...
  • 怎样把NAS服务器挂载到GPU服务器,每次通过ssh访问GPU服务器就可以看到NAS服务器上的文件。 @TOC端口 一、设置NAS和GPU的网络端口 为了把NAS服务器挂载到GPU服务器上,必须在网络上是通的(物理上),然后才能实现...
  • CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤,供大家参考,具体内容如下 1. CUDA Toolkit的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本: 到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据...
  • NVMon:Nvidia GPU服务器监视器 它是基于node.js的工具,用于使用Nvidia GPU监视服务器。 它显示Web UI上GPU的状态。 该工具依赖于Nvidia提供的SMI工具。 在安装SMI服务器之前,必须在GPU服务器上安装SMI工具。 ...
  • GPU服务器是什么?下面我们来详解,GPU服务器是基于GPU应用的计算服务,多适用于视频解码,图形渲染,深度学习,科学计算等应用场景,该产品具有实时高速,并行计算跟浮点计算能力强等特点。GPU服务器的优势 ...
  • 基于Prometheus的GPU服务器运维监控系统.pdf
  • 曙光携NVIDIA重磅发布GPU服务器新品.pdf
  • Google Colab 免费GPU服务器使用教程

    万次阅读 多人点赞 2018-01-28 02:00:03
    一、前言 二、Google Colab特征 三、开始使用 3.1在谷歌云盘上创建文件夹 3.2创建Colaboratory 3.3创建完成 四、设置GPU运行 ...不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额。 近些天,谷歌...
  • 言图科技:GPU服务器选型.pdf
  • 配置远程GPU服务器

    千次阅读 2019-02-12 10:17:21
    实验室刚好有一台GPU服务器,假期想远程使用,就想能否试一下像Google的CoLab那样通过jupyter notebook进行访问,试了一下确实可以,这里记录一下过程。服务器和本地系统都是Ubuntu16.04 一、Jupyter Notebook的配置...
  • 滴滴云GPU服务器

    2019-08-15 18:18:17
    滴滴云GPU服务器,每个小时3块多,应该是国内最便宜的了。但是宽带费用太贵了。临时用用就可以了。
  • 选择GPU服务器的五大基本原则.pdf
  • ENIGMA GPU服务器 Tensorflow GPU服务器可通过ENIGMA E Prover进行快速评估。 运行服务器 服务器实现位于目录tf-server 。 主要启动文件是tf-server/tf_server_workers_thread.py 。 示例模型在目录models 。 如果您...
  • 第08课:用 Docker 建立一个公用 GPU 服务器 为什么要使用 Docker 来建立服务器服务器配置思路 宿主主机配置 使用 Dockerfile 定制镜像 简易服务器监控网站 服务器管理方案小结 接下来做...
  • 原标题:一文读懂GPU参数选择目前, GPU 服务器主要应用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力,将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。根据Market Growth Insight的数据,到...
  • GPU服务器 选择GPU服务器的基本原则

    千次阅读 2019-04-01 08:09:44
    从左上方到右下角依次是CPU、GPU、FPGA、TPU、ASIC,从横轴来看,越往右性能(Performance)越好。纵轴Programmability/Flexibility是指服务器的可编程性和灵活性, ASIC的性能最好,因为它是将算法固化在芯片上,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 49,667
精华内容 19,866
关键字:

gpu服务器