大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下gpu服务器参数的问题，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、最新RTX4090深度学习GPU服务器配置大全有吗
产品类型 4U机架式
1 CPU金牌6326 16核心32线程基频2.9GHZ加速频率3.5GHZ TDP: 185W 2
2内存 512G(32GB*32) DDR4 3200MHZ 1
4准系统超微420GP-TNR 4U机架式准系统，带2200W冗余2+2电源;平台最大支持lO个GPU
32个DIMM插槽；母板超级X12DPG-OA6处理器中央处理器双插槽 P+(LGA-4189)第三代英特尔至强可扩展处理器支持CPU TDP 270W核心高达40C/80T；高达 60MB的缓存图形处理器支持的GPUHGX A100 8-GPU 40GB/80GB SXM4多 GPU 1
5 SSD三星PM9A1 1TB M.2接口 NVMe协议四通道 PCIe4.0固态硬盘 1
6 SATA希捷(Seagate)*系列V6 6TB ST6000NM021A 7200RPM 256MB SATA3企业级硬盘 1
7 GPU卡英伟达RTX 4090公版 4
二、8卡gpu服务器功率要求
GPU服务器，就是有专用显卡的服务器，一般多用于超级算力，图形计算，或者说IPFS挖矿等，一般来说，GPU服务器多为4U的服务器。根据GPU的数量不同，该服务器的功率也是不一样的。
一块GPU卡一般耗电350W，一般4U的服务器最大可以支持8块GPU卡，通常业内多称之为8卡GPU服务器，当然也有4卡，6卡的。如果装满8卡GPU，那么其耗电在2800瓦，差不多就是 13A电力。一般常规的机房机柜标准配电是13A起步（也有按10A起步的）
如果是放在13A电力的机柜里，那么一台4U 8卡的GPU服务器就得占用一个机柜，所以这个时候，如果客户机器数量比较多的话，就租用高电机柜比较合算，不然一台占一个机柜，机柜空间就大大的浪费了。
一般来说，不计算用电的情况下，一个4U的机柜的机柜费是根据一个机柜的总成本除8得出来的（因为一个42U的机柜空间上可以放8台4U服务器）。比如说我们国门机房 1个机柜 42U，13A电力一个月是0元，除8等于500元。也就是说正常在国门机房，如果1个4U的机位，在用电不超过13除以8也就是1.625A的情况下，只需要500元的机位费。当然这个是理论值，一般来说4U的机器，耗电量正常的都要在2.5A左右，如果是GPU专业服务器，常见耗电在5A左右，也有一台耗电量在13，或25或32A等不同档次的。
所以说咱们在托管GPU服务器的时候，一定要确定机器的耗电量是多少，然后再看是整租个普通机柜，还是租用高电机柜放多台GPU服务器。
三、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。
四、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。
五、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
六、什么是gpu服务器
GPU服务器是一种搭载了图形处理单元（GPU）的专用服务器，它能够提供高*能的计算服务，尤其适用于视频编解码、深度学习和科学计算等需要大量并行处理能力的场景。其特点和作用包括：
高*能计算：GPU服务器利用GPU的大规模并行计算架构，可以同时处理成千上万的计算任务，特别适合于计算密集型的应用程序。
任务分担：在运行应用程序时，GPU可以承担计算密集部分的工作负载，而CPU则继续执行其余的程序代码，这样可以*提高整个应用程序的运行速度。
应用场景广泛：GPU服务器适用于多种计算场景，包括但不限于人工智能训练、图像和视频处理、复杂的科学模拟等。
稳定*与弹*：GPU服务器不仅计算速度快，而且稳定*高，支持弹*变化，即可以根据需求调整计算资源的规模。
集群配置：在构建计算机集群时，可以为每个节点配备GPU，形成GPU服务器集群。这样的配置可以进一步提升计算效率，满足更大规模的计算需求。
七、服务器术语里,显卡和gpu什么不同
GPU是图形处理单元的英文缩写。GPU也可简称为显示芯片，是显卡的核心芯片和元件。独立显卡上除了最关键的GPU以外，还有显存、散热器及各种电阻电容、连接显示器的端口等。而集成于主板或CPU的显卡一般只有GPU，采用共享物理内存作为显存。由于显卡的主要功能与*能取决于GPU，现在多数显卡往往以所用GPU的型号来命名或作为名称的一部分。目前个人电脑消费级显卡GPU主要分成英伟达（NVIDIA）和AMD两大系列，芯片巨头英特尔则主推集成于CPU核心的显卡，俗称核显，*能多处于同期低档水平。