目前，GPU服務器主要應用于科學計算、視頻編解碼等不同場景領域。它可以為應用提供非凡的加速計算能力，將應用程序計算密集的工作負載轉移到GPU。根據Market Growth Insight的數據，到2026年底，應用于人工智能市場的GPU份額預計將達到20億美元。

在人工智能領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產生大量臨時數據，對存儲帶寬與時延也有極高的要求。

選擇GPU服務器主要從以下幾個參數考量：

首先考慮單精度浮點性能，即指顯卡的浮點計算能力，越高算力越強，深度學習、科學計算用途較多;顯存帶寬：即圖形處理芯片與顯存之間的交換速度，顯存接口總線的位數越寬，交換速率也就越高，而顯存的速度越快。除此之外，還需要考慮顯存容量，大顯存能減少讀取數據的次數，降低延遲。

同時，選擇GPU還需要看RT核心，即光追核心，用作于光線追蹤效果;還有流處理器：也叫渲染管、著色器。畫面都是由一個又一個像素點組成的，而流處理器就負責這些像素點的渲染工作;以及Tensor核心：一種新型處理核心，它執行一種專門的矩陣數學運算，適用于深度學習和某些類型的HPC。

對于企業來說，部署GPU服務器時，還需要考慮技術運維能力，以及客戶群體和業務的不同場景需求。

整體而言，構建強大的深度學習環境并不是一件容易的事情，GPU服務器，可以快速部署深度學習環境，搭載高性能GPU，具備卓越的處理能力，大幅提升大規模計算框架的運行速度，還有多機型多帶寬可供靈活選用。

租用美國GPU服務器怎么選擇?

美國GPU服務器Ⅰ型

CPU E5(6核12線程)

內存 32GB

硬盤 1T SSD

顯卡GTX750 TI 2G顯存

IP 1個

帶寬 100M

機房 美國機房

美國GPU服務器Ⅱ型

CPU E5*2(12核24線程)

內存 32GB

硬盤 1T SSD

顯卡GTX1050 TI 4G顯存

IP 1個

帶寬 100M

機房 美國機房

美國GPU服務器Ⅲ型

CPU E5*2(20核40線程)

內存 32GB

硬盤 1T SSD

顯卡GTX1080 8G顯存

IP 1個

帶寬 100M

機房 美國機房

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