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显卡在普遍人认知中主要用途就是用于游戏，现在市面上已经出现很多显卡性能较高，可以为企业带来更方便快捷的计算模式。越来越多公司开始关注GPU服务器，因为GPU服务器支持大规模计算同时进行，功能十分强大方便用于各项研究，除了在公司中受欢迎，日常生活中也慢慢出现了GPU的身影。
GPU服务器的解释
GPU服务器是根据GPU的应用，能够提供对于视频解码、深度学习等多种场景的快速、弹性、稳定的计算服务器。GPU加速计算服务性能高，让用户的应用程序的运行速度加快。
GPU服务器正常用于海量计算处理，类似搜索、大数据推荐、智能输入法等。GPU服务器在数小时中可以运算完成计划数天完成的数据量，。单台GPU服务器可完成可以完成计划需要数十台CP服务完成效果。GPU服务器也可作为深度学习训练的平台。
GPU服务器的作用：
1、直接作用：加速计算服务，更快于外界完成连接通讯。
2、间接作用：可以和云服务器搭配，云服务器提供计算平台给GPU服务器。对象存储COS提供大数据量的云存储服务给GPU服务器。
GPU服务器正确的挑选步骤：
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。
第一步，需要考虑业务需求。选择合适的GPU型号，这样其中高性能的HPC计算要根据精度选。还有些对总线标准有要求等。
第二步，确定完GPU型号后，我们需要考虑以下几种情况：
1、在边缘服务器租用上需要根据量来选择T4/P4等服务器，考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、公安卡口等，要考虑吞叶量以及使用场景、数量等。
2、考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT来说，他们自己运营能力强，选通用的PCI-e服务器;IT运维能力不强的客户应该更关注数字以及数据标注等，选择GPU服务器的标准也会有所不同。
3、考虑配套软件和服务的价值
4、要考虑整大GPU生群至统的成熟程度以及工程效率，H如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非堂成熟的从底游的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。
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