gpu搭建服务器

1. GPU服务器配置，用于机器学习，深度学习方向，谢谢

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)；
可以参考其官网；
操作系统可以安装Ubuntu 14.04 LTS，需要如下软件：
编译器：GNU编译器，包括C/C++/Fortran编译器；
Intel编译器，包括C/C++/Fortran编译器、MKL、等；
并行环境：OpenMPI、MPICH等MPI并行环境；
GPU开发环境：最新CUDA驱动、编译器、调试器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度学习框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要编译提供python接口和Matla（支持mex编译）接口；
DNN平台：基于B/S架构，便于用户实时且可视化地进行DNN的训练、测试

推荐配置一：
计算平台采用：LZ743GR-2G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：INTEL 2.5寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）
电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源

推荐配置二：
计算平台采用：LZ-748GT
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源

推荐配置三：
计算平台采用：LZ428GR-8G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷2.5寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）
电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源；
可以咨询：1381O114665

2. GPU服务器应该怎么选择啊

同样的烦恼，但是在选择GPU服务器的时候我也是挑选了很久，在网上找了很多专门做服务器的公司，也是做了很长时间的考察、对比。当时看到思腾合力合作客户还挺多的，像清华、北大、北京理工大学，中科院计算所，中科院自动化所，还有一些人工智能公司都有过合作，觉得还挺不错的，就深入了解了下，客服也是很耐心的像我讲解了很多，最终就选择了思腾合力。你也可以去了解下，说不定正适合你。谢谢你对我们的支持，希望我的回答能有所作用，欢迎追问，再次表示感谢！

3. 如何使用gpu服务器和个人电脑连接

远程PLC通讯需要以下条件1，一般使用VPN----虚拟专用网络（VirtualPrivateNetwork），搭建这个平台的方式有很多，可以参考以下带VPN功能的路由器或搭建服务器；2，把PLC通讯方式转成以太网，串口PLC需要配以太网通讯模块；3，远程电脑和设备电脑都必须能连接外部英特网；4，必须申请一个固定IP或动态域名；搭建这个平台的成本是比较高，我曾经做过在深圳下载程序到济南现场的PLC；

4. 怎么租用GPU服务器

除了国内外云大厂之外，还可以租用物理机，林海天成就有这项业务，比较适用于公司企业，或者是开发什么5G项目，个人跑个数据、做个试验还是到大厂租

5. gpu服务器是什么有什么作用

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。

作用是：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。

6. 现在哪些公司的GPU服务器做的好

我个人觉得还是要看预算和研究方向，每家公司的侧重点都是不一样的，产品也自然会有差别。GPU服务器的厂商还是比较多的，也是比较杂乱的。思腾合力你可以去了解下，这是我们公司现在合作的厂商，而且思腾合力还是英伟达官方授权的经销商，拥有自主品牌GPU服务器及通用X86服务器，主营IW系列GPU服务器产品可支持1~20颗GPU，适用于深度学习训练及推理等场景，也达到我们公司的预算了，二话没说就确定合作了。您的采纳是对我工作的支持

7. 如何正确选择GPU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，十次方平台建议您选择GPU型号要先看业务需求。
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。

8. 如何部署GPU满足服务器工作负载需求

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。

综上所述，选择服务器时不仅需要考虑业务需求，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，就需要特殊定制的服务器。

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9. 推荐一款适合深度学习的GPU服务器

RTX 2060（6 GB）：你想在业余时间探索深度学习。
RTX 2070或2080（8 GB）：你在认真研究深度学习，但GPU预算不多。8 GB的VRAM适用于大多数模型。
RTX 2080 Ti（11 GB）：你在认真研究深度学习并且您的GPU预算中等。RTX 2080 Ti比RTX 2080快大约40％。
Titan RTX和Quadro RTX 6000（24 GB）：你正在广泛使用现代模型，但却没有足够买下RTX 8000的预算。
Quadro RTX 8000（48 GB）：你要么是想投资未来，要么是在研究2020年最新最酷炫的模型。
现在都是选择呆猫会提供GPU服务器，普通电脑都可以轻松运行高算力的电脑服务。

10. GPU服务器的用处是什么

“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。"