gpu服務器有哪些分類呢？GPU擅長處理大規(guī)模深度合作學習能力訓練方法以及其他部分典型HPC任務。經(jīng)常有朋友在咨詢公司如何有效配置可以用于深度學習或計算加速的GPU服務器，今天我們就來看看吧！

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GPU服務器分類：

首先介紹下常見的GPU和GPU服務器。以NVIDIA Tesla系列GPU為例，按總線數(shù)據(jù)接口不同類型企業(yè)可以發(fā)展分為NV-Link接口技術以及國內(nèi)傳統(tǒng)PCI-e總線進行兩種。

1、Nv-link接口類型的gpu：典型的代表是NVIDIA V100，使用SXM2接口，DGX-2的接口SXM3。

2、NV-Link總線技術標準的GPU服務器

DGX是由NVIDIA設計的超級計算機的典型代表。DGX超級計算機不僅提供硬件，以及相關的軟件和服務。

3、傳統(tǒng)PCI-e總線數(shù)據(jù)接口的GPU

NVIDIA特斯拉GPU加速對主流專業(yè)計算主要是：P4/P40(P指的是前一代PASCAL架構(gòu)的開頭)，P100，V100和圖靈架構(gòu)特斯拉T4那些段落。且其中只有薄薄槽P4和T4，常用推理，現(xiàn)在有成熟的識別模型和推理。

4、傳統(tǒng)的pci-e總線gpu服務器分為兩類:

(1)OEM服務器：通過NVIDIA官方的測試和制造商的認證。比如，廣泛的技術不僅NVIDIA的合作伙伴，已成為公司加快NVIDIA潛在的AI計劃成員;

(2)非OEM服務器，也包括企業(yè)很多不同種類

選擇的基本原則：選擇GPU服務器時首先要進行考慮企業(yè)業(yè)務發(fā)展需求來選擇一個適合的GPU型號。在HPC高性能數(shù)據(jù)計算中還需我們要根據(jù)不同精度來選擇，比如他們有的高性能計算方法需要雙精度，這時如果可以使用P40或者P4就不合適，只能通過使用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技術應用對顯存要求比較高，還有些對總線控制標準有要求，因此本文選擇GPU型號要先看業(yè)務市場需求。

GPU服務器人工智能領域應用也較多。GPU虛擬化在場景中要求更高。根據(jù)數(shù)量，需要將GPU服務器虛擬出30或60個虛擬GPU，因此批量培訓需要GPU，通常使用V100進行GPU培訓。模型訓練需要推理，所以推理一般采用P4或T4，少數(shù)情況為V100。

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