現在、GPU サーバーは主に科学計算やビデオのエンコードとデコードなどのさまざまなシナリオで使用されています。アプリケーションに並外れた加速コンピューティング機能を提供し、アプリケーションのコンピューティング集中型のワークロードを GPU にオフロードできます。
ユーザーの観点から見ると、アプリケーションの実行速度が大幅に向上しました。その高速かつ安定したコンピューティング能力はユーザーに高く評価されています。
ユーザーが GPU サーバーを選択するときは、まずビジネス ニーズを考慮し、適切な GPU モデルを一致させる必要があります。たとえば、HPC ハイパフォーマンス コンピューティングでは、精度に基づいて選択する必要がありますが、P40 または P4 モデルが使用される場合、それはあまり適切ではありません。
GPU サーバーの選択では、主に次の 3 つの要素を考慮します。
まず、GPU サーバーを選択するときは、GPU クラスター システムの成熟度とエンジニアリング効率も考慮する必要があります。たとえば、GPU が統合されたスーパーコンピューターである DGX には非常に成熟したオペレーティング システム ドライバーが搭載されており、このタイプのサーバーの効率ははるかに高くなります。
第二に、企業はエッジ サーバーの実際の状況に基づいて T4 または P4 に対応するサーバーを選択し、サーバー アプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。
企業がセンターで推論を行う場合、V100 サーバーを構成し、サーバーのスループット、使用シナリオ、数量などの要素を考慮する必要があります。
繰り返しますが、GPU サーバーを選択するときは、顧客ベースと独自の技術的な運用およびメンテナンス能力も考慮する必要があります。独自の運用保守チームを持つ一部の大企業では、比較的統一された PCI-e サーバーを選択しますが、技術力が弱い中小企業では、GPU サーバーを選択する基準も低下しています。
GPU サーバーの選択要素は非常に重要であり、非常に技術的です。選択を行う際、顧客は自身の状況、ユーザー グループ、さらにはさまざまなビジネス シナリオに基づいて包括的な選択を行う必要があります
