大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下gpu服务器购买的问题，以及和如何正确选择GPU服务器的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
一、如何正确选择GPU服务器
选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高*能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高*能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此，十次方平台建议您选择GPU型号要先看业务需求。
当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：
第一、在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
第二、需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。
第三、需要考虑配套软件和服务的价值。
第四、要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。
二、GPU服务器哪几个厂商比较知名
深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种，科学计算服务器主要用于科学研究，是高*能计算机的一种，介于一般服务器与超级计算机之间。目前，科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右，风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高*能服务器的厂商品牌，多年来一直紧跟科学发展，密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展，结合科研发展需要研发生产高*能科学计算服务器，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高*能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注为科研院所和高校师生打造高*能服务器，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1.深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，*能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2.如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。
3.独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发，根据TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras，Theano等软件计算特征，向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置，欢迎查阅，谢谢。
拥有高*能计算领域优秀的专业工程师团队，具有 10年以上高*能计算行业技术支持经验，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高*能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。在深度学习、量化计算、*动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域积累了深厚的技术功底，和熟练的技术支持能力。提供 Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。
三、GPU服务器品牌哪家*价比高
选择服务器要看自身的具体需求，不同的企业或个人对服务器的需求是不一样的，如果预算有限的话，那只能选择一般的服务器。对于那些注重网络安全、数据存储的大型企业，那就需要买*能稳定、安全*高的服务器了。从*价比的角度来说，我觉得还是最好选择大厂的服务器，这样售后得以保障，不会出现太大的质量问题。思腾合力你可以去了解看看，它家是英伟达官方授权的经销商，同时也拥有自主品牌GPU服务器，售后方面做的都挺好的，3年质保，*服务，*价比还是蛮高的，给你做个对比。
四、GPU服务器的配置和报价怎么看
CPU：
首先确认您的模型是否需要CPU的计算力
深度学习训练，4GPU主流配置10核CPU，8GPU建议配置12核以上
内存：
显存的总和再加32G基本能满足需求（如4卡3090显存总和为96G，加32G等于128G）
硬盘：
机械盘不能满足大部分模型数据读取，推荐480G SSD做为系统盘，热数据用SSD存储，冷数据用机械盘
GPU：
Geforce系列可用于深度学习，Tesla系列深度学习高*能计算，Quadro系列绘图渲染
选择GPU服务器的配置不同、*能不同，价格自然不一样，你可以去官网了解一下
五、如何区分GPU服务器和普通服务器
GPU服务器和普通服务器的主要区别在于硬件配置和*能表现。GPU服务器通常配备了专门的图形处理器（GPU），用于加速图像处理和渲染等任务，可以提供更高的计算*能和处理能力。而普通服务器则通常配备普通的CPU和内存，没有专门的图形处理器，*能相对较低。
GPU服务器和普通服务器可以通过以下几方面进行区分：
处理器类型：GPU服务器通常配备多个高*能图形处理器（GPU），而普通服务器则通常配备中央处理器（CPU）。
计算*能：GPU服务器的主要优势在于其高并行计算能力，能够同时处理大量数据和并行任务，适用于高*能计算和并行处理任务，如深度学习和科学计算。而普通服务器则主要侧重于串行计算，适用于单个线程或较小规模并行计算。
应用场景：GPU服务器适用于深度学习、人工智能、大规模数据分析、密码学、视频渲染等对计算*能要求较高的应用场景。而普通服务器则主要用于托管网站、数据库、企业应用和一般的计算任务。
电力消耗：由于GPU服务器需要大量计算和电力支持，其功耗通常较高，需要更多的电力供应。而普通服务器的功耗相对较低。
硬件成本：GPU服务器的硬件成本通常较高，因为其配备的高*能GPU价格相对较贵。而普通服务器的硬件成本相对较低，适用于小规模的计算需求。
并行计算：GPU服务器具有大量的计算核心，能够同时执行大量并行计算任务，提高计算效率。而普通服务器则具备一定的并行计算能力，但相对有限。
数据处理：GPU服务器对于处理图像、视频和大规模的矩阵运算等数据密集型任务更为高效。而普通服务器则通常适用于处理一般数据和文字信息。
编程模型：普通服务器通常使用通用的编程语言和编程模型，如C/C++、J*a、Python等。而GPU服务器则需要使用特定并行编程模型，如CUDA、OpenCL等。
综上所述，GPU服务器和普通服务器在处理器类型、计算*能、应用场景、电力消耗、硬件成本、并行计算、数据处理和编程模型等方面存在差异。需要根据实际应用需求来选择适合的服务器类型。
六、哪里可以薅到免费的gpu云服务器 - 知乎
了解免费GPU云服务器的途径，首先可以从各大云服务提供商入手。比如恒源云，提供丰富种类的GPU，以小时计费，价格大约在1-2元，相对亲民。
平台的功能设计，充分考虑了AI开发者的需求，操作简便。官方镜像包含多种框架，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle，以及CUDA等。同时，内置近500个公共数据集，方便调用。
平台支持各类IDE，如JupyterLab、PyCharm、VSCode等，便于代码编辑。提供实例监控功能，用户可通过网页实时查看GPU利用率。此外，还支持无GPU环境启动（仅CPU），价格低廉，每小时0.1元。其他特色功能包括公共网盘传输与小程序开关机。
对于新用户和学生，平台提供了充足的试用时长，以便体验。综上，通过关注平台活动，结合免费额度及优惠策略，可以有效获取免费的GPU云服务器资源。