1、gpu伺服器是什麼?有什麼作用？
GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。
作用是：出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。
2、聽說GPU可以提高伺服器計算速度，想給戴爾r710伺服器配個GPU ，不知道支持不？麻煩高手給點指導性意見
只要伺服器中有PCI-E X16的匯流排，就可以安裝。
但GPU加速必須受到軟體的支持，而且只對可以並行化的運算進行加速。另外，Nvidia顯卡需要使用CUDA編程來實現加速功能，不是插上就能用的，AMD則需要Stream。一般都是用作高性能計算（HPC）的輔助計算加速卡，對於商務應用來說，沒什麼實際作用。不建議安裝。
3、如何部署GPU滿足伺服器工作負載需求
選擇GPU伺服器來時首先要考慮業務需求自來選擇適合的GPU型號。在HPC高性能計算中還需要根據精度來選擇，比如有的高性能計算需要雙精度，這時如果使用P40或者P4就不合適，只能使用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應用對顯存要求比較高；還有些對匯流排標准有要求，因此選擇GPU型號要先看業務需求。
GPU伺服器人工智慧領域的應用也比較多。在教學場景中，對GPU虛擬化的要求比較高。根據課堂人數，一個老師可能需要將GPU伺服器虛擬出30甚至60個虛擬GPU，因此批量Training對GPU要求比較高，通常用V100做GPU的訓練。模型訓練完之後需要進行推理，因此推理一般會使用P4或者T4，少部分情況也會用V100。
綜上所述，選擇伺服器時不僅需要考慮業務需求，還要考慮性能指標，比如精度、顯存類型、顯存容量以及功耗等，同時也會有一些伺服器是需要水冷、降噪或者對溫度、移動性等等方面有特殊的要求，就需要特殊定製的伺服器。
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4、GPU伺服器是如何劃分計算型與圖像型
一個刀片上面有10個披薩x1的介面，通過usb線可以與10個顯卡連接，就是你說的GPU伺服器了。不如用一個好主板，上面有幾個x16或者x8的披薩加上幾個x1的，能實現多卡交火，至於你能幹什麼我不知道，用軟體跑分在網上曬的太多了，見過幾百萬分的顯卡跑分，純粹跑的是錢，你用6塊1070/80鈦就應該行。安裝挖礦軟體就是計算型，安裝游戲就是圖像型。
5、GPU伺服器有什麼用
「GPU伺服器，簡單來說，GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務，我們提供和標准雲伺服器一致的管理方式。出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。"
6、聽說GPU可以提高伺服器計算速度，想給戴爾r710伺服器配個GPU ，不知道支持不？麻煩高手給點指導性意見
只要伺服器中有PCI-E X16的匯流排，就可以安裝。
但GPU加速必須受到軟體的支持，而且只對可以並行化的運算進行加速。另外，Nvidia顯卡需要使用CUDA編程來實現加速功能，不是插上就能用的，AMD則需要Stream。一般都是用作高性能計算（HPC）的輔助計算加速卡，對於商務應用來說，沒什麼實際作用。不建議安裝。
7、gpu雲伺服器和高性能計算的區別
高性能計算或者說，並行計算，是為了突破單機的資源限制，讓更多的機器共同完成一項任務。而雲計算，一般來說是通過虛擬化技術，讓資源過剩的單台物理機獨立、隔離地完成多個任務，他們出發點就不一樣，甚至可以說是完全相反的。但是雲計算現在范疇也很廣，所以也會有一些開始重疊的地方，比如說雲化的伺服器可以再組成集群，就又有點像並行計算了，不過雲化伺服器的集群一般來說都是用來提供網路服務而不是計算服務。
雲計算當中比較重要的進步是提供了存儲和網路的虛擬化，從而使雲伺服器真正與一個性能適中的物理伺服器等效，從而實現了資源的按需分配、高利用率以及高可用性。它提供的是一個從底層來看非常鬆散的結構，從而可以讓各種各樣的任務自由組合、互不幹擾；它跟並行計算的高度組織化的結構是相反的。
8、用GPU和CPU伺服器深度學習，哪個合算？
GPU合算
CPU擅長邏輯控制，串列的運算。
GPU擅長的是大規模並發計算。
GPU的工作大部分計算量大，但沒什麼技術含量，而且要重復很多很多次。GPU用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務，純粹的人海戰術。
9、GPU伺服器和普通伺服器有什麼區別？
GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。GPU 加速計算可以提供非凡的應用程序性能，能將應用程序計算密集部分的工作負載轉移到 GPU，同時仍由 CPU 運行其餘程序代碼。從用戶的角度來看，應用程序的運行速度明顯加快。普通伺服器肯定應用上要差一些的。不過各有自己的應用場景。思騰合力擁有覆蓋全場景需求的 GPU 伺服器產品線，擁有自主品牌 GPU 伺服器及通用 X86 伺服器，在教育，科研，AI行業等都有客戶
10、伺服器術語里，顯卡和gpu什麼不同
GPU是圖形處理單元的英文縮寫。GPU也可簡稱為顯示晶元，是顯卡的核心晶元和元件。獨立顯卡上除了最關鍵的GPU以外，還有顯存、散熱器及各種電阻電容、連接顯示器的埠等。而集成於主板或CPU的顯卡一般只有GPU，採用共享物理內存作為顯存。由於顯卡的主要功能與性能取決於GPU，現在多數顯卡往往以所用GPU的型號來命名或作為名稱的一部分。目前個人電腦消費級顯卡GPU主要分成英偉達（NVIDIA）和AMD兩大系列，晶元巨頭英特爾則主推集成於CPU核心的顯卡，俗稱核顯，性能多處於同期低檔水平。