一提到顯卡，大家自然而然會想到大型游戲，因為大型游戲需要利用顯卡強大的GPU算力來實時渲染復雜的圖形畫面，對于服務器來說，又不用來打游戲，自然用不著顯卡，但也有一類服務器另辟蹊徑、與之不同，它就是顯卡服務器，那么對于顯卡服務器，你了解多少呢?

一、什么是顯卡服務器?

一般的服務器是沒有加顯卡的，增加了顯卡的服務器，可以用來異構計算，用GPU來大大加速那些CPU不是很擅長的浮點運算。一般是用來做 3D 圖形應用程序、視頻解碼、深度學習、科學計算或者運行安卓手機模擬器，適合手機游戲掛機、自動化腳本運行的。因此，從某種程度上來說，GPU服務器是一種十分特殊的服務器。

顯卡服務器(GPU服務器)可以為服務器承擔輸出顯示圖形的任務。一般可用于搭建手機模擬器(如藍疊、逍遙、雷電、夜神等)。用于手機游戲掛機和自動化腳本運行。其內置的并行計算能力現階段也用于深度學習等運算。顯卡服務器，它是基于GPU的應用于視頻編解碼、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。

不少朋友對于顯卡服務器的作用比較模糊，雖然表面上說得也沒錯，但如果打算租用顯卡服務器用于實際的使用的話，就會造成使用不當的情況。那么小編將為大家介紹幾個顯卡服務器的具體使用場景。

1、簡單深度學習模型

使用顯卡服務器為機器學習提供訓練或者預測，顯卡服務器帶有強大的計算能力，可作為深度學習訓練的平臺，直接與外界連接通信。可以使用顯卡服務器作為簡單深度學習訓練系統，幫助完成基本的深度學習模型。

2、復雜深度學習模型

顯卡服務器作為深度學習訓練的平臺。結合云服務器 CVM提供的計算服務、對象存儲

COS提供的云存儲服務、云數據庫MySQL提供的在線數據庫服務、云監控和大禹提供的安全監控服務，圖片、視頻編解碼，可以采用顯卡服務器進行渲染，利用 顯卡 加速器指令，讓數以千計的核心為您所用，加快圖形圖像編碼渲染速度。

3、海量計算處理

顯卡服務器超強的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等：

• 原本需要數天完成的數據量，采用顯卡服務器在數小時內即可完成運算。

• 原本需要數十臺 CPU 服務器共同運算集群，采用單臺顯卡服務器可完成。

這些是一些可以用到顯卡服務器的場景，所以如果您的使用需要比較高端，建議還是使用顯卡服務器。

二、如何選擇顯卡服務器租用?

選擇顯卡服務器時首先要考慮業務需求來選擇適合的顯卡型號。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;還有些對總線標準有要求，因此選擇顯卡型號要先看業務需求。

當顯卡型號選定后，再考慮用什么樣顯卡的服務器。這時我們需要考慮以下幾種情況：

1、在邊緣服務器租用上需要根據量來選擇T4或者P4等相應的服務器，同時也要考慮服務器的使用場景，比如火車站卡口、機場卡口或者公安卡口等;在中心端做Inference時可能需要V100的服務器，需要考慮吞吐量以及使用場景、數量等。

2、需要考慮客戶本身使用人群和IT運維能力，對于BAT這類大公司來說，他們自己的運營能力比較強，這時會選擇通用的PCI-e服務器;而對于一些IT運維能力不那么強的客戶，他們更關注數字以及數據標注等，我們稱這類人為數據科學家，選擇顯卡服務器的標準也會有所不同。

3、需要考慮配套軟件和服務的價值。

4、要考慮整體GPU集群系統的成熟程度以及工程效率，比如像DGX這種GPU一體化的超級計算機，它有非常成熟的從底端的操作系統驅動Docker到其他部分都是固定且優化過的，這時效率就比較高。

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