GPU服務器成為大數據以及人工智能時代所必需的。眾多周知，GPU服務器加速服務，有效解決用戶面臨的大量計算壓力，大幅度的簡化部署和運維的復雜度。

面對龐大的數據量，我們不能要求人工計算，并且CPU不能處理大量數據集以及并行操作，此時GPU的出現幫助用戶解決痛點，可以執行處理高速、實時的并行任務。因而，GPU的特性也就決定了GPU服務器的使用場景，GPU服務器大多適用于人工智能、深度學習、科學計算、醫學研究、圖形可視化等應用場景，完美適應因時代進步造成的用戶的難點痛點。

既然已經了解了GPU服務器的優勢，那么，不可避免的是如何選擇GPU服務器。畢竟，如今大大小小的服務提供商眾多，如何在這些服務商里面選擇GPU服務器才是重中之重。

在用戶購買GPU服務器之前，可能最先想到的是那些有名的大規模的服務提供商，但是價格昂貴使用戶望而卻步。此外，其他服務提供商也同樣優秀，并且可以在價格優秀的情況下既保證了GPU服務器的質量又保證了可以充分滿足用戶需求。下面從幾個方面給大家一些選擇GPU服務器的建議。

1、網絡基礎設施和數據中心位置

對于服務提供商而言，數據中心的位置至關重要，因為它將極大地影響許多因素。數據中心的位置也會影響網絡延遲。企業位置離數據中心越近，延遲越短，數據到達客戶端的速度就越快。

2、技術支持

確保提供商的平臺和首選技術符合您當前的環境和/或支持您的目標。提供商的架構，標準和服務是否適合您的工作負載和管理偏好?評估您可能需要進行多少重新編碼或自定義，才能使工作負載適合其平臺。

許多服務提供商提供全面的遷移服務，甚至在評估和計劃階段提供幫助。確保您對提供的支持有很好的了解，并將其與項目任務相對應，并確定由誰來做。通常，服務提供商的技術人員可以填補您的遷移團隊中的技能空白。

3、可靠性與性能

可以使用多種方法來評估服務提供商的可靠性。首先，對照過去幾個月的服務水平協議檢查服務提供商的績效。一些服務提供商發布此信息，但其他服務提供商應根據要求提供。

停機是不可避免的，每個提供商都會在某個時候發生停機。供應商如何應對那至關重要的停機時間。確保提供的監視和報告工具足夠，并且可以集成到您的整體管理和報告系統中。

了解提供商的災難恢復規定，流程及其支持您的數據保留期望(包括恢復時間)的能力。這應該包括數據的重要性，數據源，調度，備份，還原，完整性檢查等。

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