推理服务器推荐 服务器
五款GPU服务器推荐,便宜的GPU服务器推荐
近期AI热潮，我尝试在三年前配置的英伟达1060显卡电脑上运行stable diffusion图片生成模型时发现性能不足。经过研究发现，显卡技术摩尔定律依然有效，每18个月性能翻倍，而我电脑的显卡性能已滞后。因此，我转向寻找GPU云服务器，发现价格合理，适合我需求。
以下是我觉得性价比高的几款GPU云服务器供参考：
腾讯云提供配置为8核40G内存、搭载英伟达v100 GPU芯片的GPU计算型GN10Xp服务器。v100专为高计算密集型HPC、AI和图形处理任务设计，性能卓越。每月价格5340元，支持续期，便于随时暂停使用，通过腾讯云镜像功能，省去重新配置环境的繁琐。
腾讯云的GPU计算型GN7型号服务器，搭载英伟达v100，性能较强但价格更为亲民，每月2650元。适配对性能要求不高、数据集较大的任务，如图像、视频处理。
阿里云提供不同配置的GPU服务器，包括搭载英伟达A10、v100和T4卡的型号，适用于图片、视频处理、深度学习训练和推理、大数据分析等场景。阿里云提供实例极速部署工具和AI加速推理引擎，优化部署和推理效率。
京东云仅限新用户购买，提供搭载英伟达P40芯片的GPU服务器，价格实惠，每月100元，适合短期使用或新手体验。
优刻得（UCloud）提供一系列GPU服务器，适用于AI训练和推理，搭载v100和P40芯片，价格与阿里云相近。在选择时，可优先考虑阿里云，因其提供额外的AI加速推理引擎，提升推理效率。
总结，如果你对GPU服务器性能有较高要求，阿里云是不错的选择；对于新手或短期使用需求，京东云服务器则更为合适。
推荐一款适合深度学习AI场景应用性能较好的服务器
深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性
熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。
很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。
这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：
1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余
稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。
2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市
显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080/RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100/A6000/A100/H100（处于断供中）等等。
3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位
Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver银牌。
AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器，AMD第三代 EPYC 7003系列最高 64核。
选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。
4、内存：单根16G/32G/64G可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要
内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。
5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘
固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。
6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求
预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。
7、软硬件支持/解决方案：要有
应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。
软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
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适用于深度学习的服务器推荐
深度学习服务器，针对深度学习领域，具备GPU加速硬件，以提升运算效能。推荐选择天翼云深度学习专用GPU服务器，其优势显著：
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其次，G系列服务器配置多样显存，适合图形图像场景，而P系列则适用于科学计算、深度学习训练与推理等计算场景。
再者，天翼云支持多种GPU应用程序与深度学习框架，G系列支持OpenGL、DirectX，P系列则支持CUDA、OpenCL。
最后，采用先进GPU硬件，同步前沿技术，能无缝切换新款GPU硬件，确保高效性价比。
结合天翼云弹性云主机、负载均衡、对象存储、关系型数据库RDS、云监控等服务，搭建深度学习离线训练系统，实现快速、高效与低成本训练。
FAST项目，中国天眼，即利用了天翼云GPU服务器的强大性能。
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