90%以上的人员会认为显卡都是游戏工具，强大的显卡是否只能用于游戏？目前，许多公司已经认识到GPU大规模并行计算的优势，并开始从多个方向使用强大的多GPU服务器进行研究。除了给公司带来巨大利益外，研究结果也开始应用到我们的日常生活中。
GPU服务器是基于GPU的快速、可靠、灵活的计算服务，适用于视频编码和解码、深度学习、科学计算等场景。
GPU加速计算可提供卓越的应用程序性能，并在CPU运行其余程序代码时将应用程序计算密集部分的工作负载传输到GPU。从用户的角度看，应用程序运行速度更快
了解GPU和CPU之间差异的一个简单方法是比较处理任务的方式。CPU由多个核心组成，优化了顺序串行处理，但GPU具有大规模并行计算架构，并由数千个更小、更高效的核心组成，专为并发操作而设计。
1、处理大量数据
1.1、GPU服务器强大的计算能力可应用于大型数据处理任务，包括搜索、大数据推荐和智能输入。
1.2、使用GPU服务器，您可以在数小时内计算需要在前几天内完成的数据量。
1.3、最初，可以在单个GPU服务器上执行的集群需要数十个CPU服务器协同工作。
2、深度学习模型
2.1、GPU服务器可以用作深度学习平台。
2.2、GPU服务器可以直接加速计算服务或直接连接到外部世界。
2.3、GPU服务器与ECS一起使用，ECS为基本GPU ECS提供计算平台。
2.4、对象存储COS可以为GPU服务器提供大量数据的云存储服务。
选择GPU服务器时，首先要考虑业务需求，选择合适的GPU型号。HPC高性能计算需要选择精度。例如，某些高性能计算需要两倍的精度。如果不适用P40或P4，则可使用V100或P100。同时还要求视频存储容量。例如，石油或石油化学勘探的计算应用对视频存储的要求非常高。由于总线标准也有要求，因此GPU型号的选择取决于业务需求。
选择GPU型号，然后考虑要使用的GPU服务器。此时应考虑以下事项：
第一，我们要根据边缘服务器租赁量选择T4或P4等相应的服务器，并考虑车站检查站、机场检查站或公共安全检查站等服务器使用场景；中央可能需要V100服务器来执行推理、吞吐量、场景和数量。必须考虑。
第二，需要考虑自己的用户和it运营和维护能力。对于BAT等大企业，由于自身运营能力相对较强，将选择通用PCI-e服务器。一些IT运营和维护薄弱的客户更关注数字和数据注释。我们称他们为数据科学家，选择GPU服务器的标准会有所不同。
第三，考虑支持软件和服务的价值。
第四，考虑整个GPU集群系统的成熟度和工程效率。例如，DGX等GPU集成的超级计算机拥有非常成熟的系统，可以将Docker从较低的操作系统驱动到其他坚固、优化的部分。此时效率相对较高。
作为国内品牌服务器供应商，服务器在线GPU机架式服务器具有广泛的并行处理能力和前所未有的灵活性。
主要为计算密集型应用程序提供充足的计算能力。GPU的优点是可以通过CPU运行应用程序代码，同时通过GPU处理大规模并行架构的计算密集型任务。
