Wie soll ich einen GPU-Server auswählen?
Derzeit werden GPU-Server hauptsächlich in verschiedenen Szenarien wie wissenschaftlichem Rechnen sowie Videokodierung und -dekodierung eingesetzt. Es kann Anwendungen mit außergewöhnlich beschleunigten Rechenfunktionen versorgen und rechenintensive Anwendungslasten auf die GPU verlagern.
Aus Benutzersicht wurde die Ausführungsgeschwindigkeit der Anwendung deutlich verbessert. Seine schnellen und stabilen Rechenfähigkeiten werden von den Benutzern sehr geschätzt.
Wenn Benutzer sich für einen GPU-Server entscheiden, müssen sie zunächst die Geschäftsanforderungen berücksichtigen und das entsprechende GPU-Modell auswählen. Beispielsweise muss beim HPC-Hochleistungsrechnen die Auswahl auf Genauigkeit basieren. Wenn das P40- oder P4-Modell verwendet wird, ist es nicht sehr geeignet.
Wählen Sie einen GPU-Server hauptsächlich basierend auf den folgenden drei Faktoren:
Zunächst müssen Sie bei der Auswahl eines GPU-Servers auch die Reife und technische Effizienz des GPU-Clustersystems berücksichtigen. Beispielsweise verfügt DGX, ein GPU-integrierter Supercomputer, über einen sehr ausgereiften Betriebssystemtreiber, und die Effizienz dieses Servertyps ist viel höher.
Zweitens müssen Unternehmen basierend auf den tatsächlichen Bedingungen T4- oder P4-entsprechende Server als Edge-Server auswählen und Serveranwendungsszenarien berücksichtigen.
Wenn Unternehmen im Zentrum Rückschlüsse ziehen, müssen sie V100-Server konfigurieren und Faktoren wie Serverdurchsatz, Nutzungsszenarien, Menge usw. berücksichtigen.
Auch hier müssen Sie bei der Auswahl eines GPU-Servers auch Ihren Kundenstamm und Ihre eigenen technischen Betriebs- und Wartungskapazitäten berücksichtigen. Einige große Unternehmen, die über eigene Betriebs- und Wartungsteams verfügen, entscheiden sich für einen relativ einheitlichen PCI-e-Server. Für kleine und mittlere Unternehmen mit schwachen technischen Fähigkeiten sind auch ihre Standards für die Auswahl von GPU-Servern gesunken.
Die Auswahlfaktoren des GPU-Servers sind sehr kritisch und sehr technisch. Wenn Kunden wählen, müssen sie umfassende Entscheidungen treffen, die auf ihren eigenen Umständen, Benutzergruppen und sogar unterschiedlichen Geschäftsszenarien basieren
