gpu搭建伺服器

1. GPU伺服器配置，用於機器學習，深度學習方向，謝謝

推薦品牌： LINKZOL(聯眾集群)；
可以參考其官網；
操作系統可以安裝Ubuntu 14.04 LTS，需要如下軟體：
編譯器：GNU編譯器，包括C/C++/Fortran編譯器；
Intel編譯器，包括C/C++/Fortran編譯器、MKL、等；
並行環境：OpenMPI、MPICH等MPI並行環境；
GPU開發環境：最新CUDA驅動、編譯器、調試器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度學習框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要編譯提供python介面和Matla（支持mex編譯）介面；
DNN平台：基於B/S架構，便於用戶實時且可視化地進行DNN的訓練、測試

推薦配置一：
計算平台採用：LZ743GR-2G/Q
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)
內存：原廠64GB內存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：INTEL 2.5寸240G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:希捷3.5寸4T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：2塊NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大2個GPU卡）
電源：1200W High efficiency (96%)金牌電源

推薦配置二：
計算平台採用：LZ-748GT
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)
內存：原廠256GB內存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：2塊INTEL 2.5寸480G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:3塊希捷3.5寸4T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：4塊TESLA TITANX GPU計算卡或者4塊tesla P4O GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大4個GPU卡）
電源：2000W High efficiency (94%)冗餘鈦金電源

推薦配置三：
計算平台採用：LZ428GR-8G/Q
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)
內存：原廠256GB內存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：2塊INTEL 2.5寸480G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:3塊希捷2.5寸2T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：8塊TESLA P40 GPU計算卡或者8塊NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大8個GPU卡）
電源：1600W（2+2） High efficiency (96%)鈦金電源；
可以咨詢：1381O114665

2. GPU伺服器應該怎麼選擇啊

同樣的煩惱，但是在選擇GPU伺服器的時候我也是挑選了很久，在網上找了很多專門做伺服器的公司，也是做了很長時間的考察、對比。當時看到思騰合力合作客戶還挺多的，像清華、北大、北京理工大學，中科院計算所，中科院自動化所，還有一些人工智慧公司都有過合作，覺得還挺不錯的，就深入了解了下，客服也是很耐心的像我講解了很多，最終就選擇了思騰合力。你也可以去了解下，說不定正適合你。謝謝你對我們的支持，希望我的回答能有所作用，歡迎追問，再次表示感謝！

3. 如何使用gpu伺服器和個人電腦連接

遠程PLC通訊需要以下條件1，一般使用VPN----虛擬專用網路（VirtualPrivateNetwork），搭建這個平台的方式有很多，可以參考以下帶VPN功能的路由器或搭建伺服器；2，把PLC通訊方式轉成乙太網，串口PLC需要配乙太網通訊模塊；3，遠程電腦和設備電腦都必須能連接外部英特網；4，必須申請一個固定IP或動態域名；搭建這個平台的成本是比較高，我曾經做過在深圳下載程序到濟南現場的PLC；

4. 怎麼租用GPU伺服器

除了國內外雲大廠之外，還可以租用物理機，林海天成就有這項業務，比較適用於公司企業，或者是開發什麼5G項目，個人跑個數據、做個試驗還是到大廠租

5. gpu伺服器是什麼有什麼作用

GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。

作用是：出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。

6. 現在哪些公司的GPU伺服器做的好

我個人覺得還是要看預算和研究方向，每家公司的側重點都是不一樣的，產品也自然會有差別。GPU伺服器的廠商還是比較多的，也是比較雜亂的。思騰合力你可以去了解下，這是我們公司現在合作的廠商，而且思騰合力還是英偉達官方授權的經銷商，擁有自主品牌GPU伺服器及通用X86伺服器，主營IW系列GPU伺服器產品可支持1~20顆GPU，適用於深度學習訓練及推理等場景，也達到我們公司的預算了，二話沒說就確定合作了。您的採納是對我工作的支持

7. 如何正確選擇GPU伺服器

選擇GPU伺服器時首先要考慮業務需求來選擇適合的GPU型號。在HPC高性能計算中還需要根據精度來選擇，比如有的高性能計算需要雙精度，這時如果使用P40或者P4就不合適，只能使用V100或者P100；同時也會對顯存容量有要求，比如石油或石化勘探類的計算應用對顯存要求比較高；還有些對匯流排標准有要求，因此，十次方平台建議您選擇GPU型號要先看業務需求。
當GPU型號選定後，再考慮用什麼樣GPU的伺服器。這時我們需要考慮以下幾種情況：
第一、 在邊緣伺服器上需要根據量來選擇T4或者P4等相應的伺服器，同時也要考慮伺服器的使用場景，比如火車站卡口、機場卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference時可能需要V100的伺服器，需要考慮吞吐量以及使用場景、數量等。
第二、 需要考慮客戶本身使用人群和IT運維能力，對於BAT這類大公司來說，他們自己的運營能力比較強，這時會選擇通用的PCI-e伺服器；而對於一些IT運維能力不那麼強的客戶，他們更關注數字以及數據標注等，我們稱這類人為數據科學家，選擇GPU伺服器的標准也會有所不同。
第三、 需要考慮配套軟體和服務的價值。
第四、要考慮整體GPU集群系統的成熟程度以及工程效率，比如像DGX這種GPU一體化的超級計算機，它有非常成熟的操作系統驅動Docker到其他部分都是固定且優化過的，這時效率就比較高。

8. 如何部署GPU滿足伺服器工作負載需求

選擇GPU伺服器時首先要考慮業務需求來選擇適合的GPU型號。在HPC高性能計算中還需要根據精度來選擇，比如有的高性能計算需要雙精度，這時如果使用P40或者P4就不合適，只能使用V100或者P100；同時也會對顯存容量有要求，比如石油或石化勘探類的計算應用對顯存要求比較高；還有些對匯流排標准有要求，因此選擇GPU型號要先看業務需求。

GPU伺服器人工智慧領域的應用也比較多。在教學場景中，對GPU虛擬化的要求比較高。根據課堂人數，一個老師可能需要將GPU伺服器虛擬出30甚至60個虛擬GPU，因此批量Training對GPU要求比較高，通常用V100做GPU的訓練。模型訓練完之後需要進行推理，因此推理一般會使用P4或者T4，少部分情況也會用V100。

綜上所述，選擇伺服器時不僅需要考慮業務需求，還要考慮性能指標，比如精度、顯存類型、顯存容量以及功耗等，同時也會有一些伺服器是需要水冷、降噪或者對溫度、移動性等等方面有特殊的要求，就需要特殊定製的伺服器。

歡迎了解更多：網頁鏈接

9. 推薦一款適合深度學習的GPU伺服器

RTX 2060（6 GB）：你想在業余時間探索深度學習。
RTX 2070或2080（8 GB）：你在認真研究深度學習，但GPU預算不多。8 GB的VRAM適用於大多數模型。
RTX 2080 Ti（11 GB）：你在認真研究深度學習並且您的GPU預算中等。RTX 2080 Ti比RTX 2080快大約40％。
Titan RTX和Quadro RTX 6000（24 GB）：你正在廣泛使用現代模型，但卻沒有足夠買下RTX 8000的預算。
Quadro RTX 8000（48 GB）：你要麼是想投資未來，要麼是在研究2020年最新最酷炫的模型。
現在都是選擇呆貓會提供GPU伺服器，普通電腦都可以輕松運行高算力的電腦服務。

10. GPU伺服器的用處是什麼

「GPU伺服器，簡單來說，GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務，我們提供和標准雲伺服器一致的管理方式。出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。"