各位老铁们好，相信很多人对gpu服务器推荐都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于gpu服务器推荐以及哪个牌子的gpu服务器值得推荐呢的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
一、哪个牌子的gpu服务器值得推荐呢
GPU服务器属于异构计算服务器，将并行计算负载放到协处理器上来。推荐的话，那首选一定是英伟达GPU服务器，或者选择英伟达授权的官方代理商也是可以的。国内英伟达代理商还是比较多的，思腾合力就是其中之一，有兴趣的话你可以去了解一下。思腾合力是英伟达精英级的合作伙伴，在原厂技术资源、GPU技术上都有多年的技术积累，还是非常不错的。
二、GPU云服务器平台对比!哪家最值得推荐
在探索人工智能和深度学习的世界时，一款*能强劲的GPU云服务器平台成为了必不可少的工具。无论是初学者还是专业人士，一款高效且易于使用的平台能够大大提升学习和研究的效率。然而，面对市面上众多的GPU云服务器平台，选择一个最适合自己的平台并非易事。本文旨在对比分析几家主流的GPU云服务器平台，以帮助您找到最适合自己的那一个。
首先，我们来看看小厂平台。这类平台包括Kaggle、Vast.ai、Paperspace、FloydHub、Featurize、易学智能、矩池云、智星云、MistGPU、Openbayes、极链AI云、恒源云、BitaHub等。其中，Kaggle、OpenBayes提供免费的GPU资源，适合初学者和预算有限的用户。Vast.ai的资源价格相对较低，但存储机制可能需要用户额外留意。Featurize和恒源云在价格和功能方面相对均衡，尤其是恒源云，新用户注册可获得额外奖励，学生用户享有折扣优惠，还提供中文界面的notebook，对于使用习惯中文界面的用户来说更为友好。
接着，大厂平台如百度BML-codelab、阿里云PAI-studio、腾讯云TI-ONE、谷歌Colab，它们提供完整的服务，适合有较高要求的用户，但价格相对较高。虽然Colab提供了免费的GPU资源，但在资源分配上可能存在限制，且付费套餐虽有，用户仍需根据实际需求进行选择。
最后，纯GPU服务器平台如滴滴云GPU、亚马逊EC P3竞价、腾讯云CVM竞价、谷歌GCP，这类平台需要用户自行配置框架环境，适用于有一定技术基础的用户。价格上，这类平台相对较难找到同款GPU进行价格对比，因此选择时需要根据个人需求和预算进行考量。
综上所述，从*价比和用户体验的角度出发，Featurize和恒源云成为了本文的推荐平台。Featurize提供10元注册代金券，而恒源云则新用户注册有额外10代金券，学生用户可享受9.5折优惠，并且拥有多种活动和奖励，如免费存储50GB等。恒源云还特别提供了中文界面的notebook，对于使用习惯中文界面的用户来说更为便捷。因此，对于寻求*价比高且功能完善的GPU云服务器平台的用户而言，Featurize和恒源云无疑是不错的选择。
三、gpu云服务器哪家好
好的gpu云服务器有腾讯云服务器，阿里云服务器，优刻得，华为云，百度云服务器。
1、腾讯云服务器
腾讯云服务器依托腾讯云旗下的产品，稳定*和口碑毋庸置疑，而且这几年的力度也是比较诚意的，比如对于新客和老客的优惠和续费的力度还是有一些的。
2、阿里云服务器
毋庸置疑，阿里云依托进入云市场比较早，而且在早几年基于电商和全平台的营销，在用户数上面应该是目前国内第一的云服务商。但是这几年开始走下坡路，由于后续的续费优惠不足，新客力度不大，很多人也开始转其他服务商。
3、优刻得
UCLOUD优刻得服务商，国内科创版上市得首家云服务商，主营云服务器、云数据库、CDN、对象存储等主流云产品。
4、华为云
华为云服务商主导政企用户的，现在大众消费者也通过新客优惠吸引到我们。但是优惠力度并不是太大，如果我们有业务是基于华为云产品的，那选择是没有错的，如果我们常规云服务器也没有必要刻意的选择华为云。
5、百度云服务器
百度云服务器其实用的并不多，尤其是低配置的并不是太好用，高配的可能还可以。百度云产品用的多的还是他们的基于API的云服务器应用比较好。
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。