选择GPU服务器的几个参数考量

扫码添加渲大师小管家，免费领取渲染插件、素材、模型、教程合集大礼包！

目前。 GPU 服务器主要应用于科学计算。视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力。将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。根据Market Growth Insight的数据。到2026年底。应用于人工智能市场的GPU份额预计将达到20亿美元。

在人工智能领域。要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中。消耗大量计算资源的同时。会产生大量临时数据。对存储带宽与时延也有极高的要求。

选择GPU服务器主要从以下几个参数考量：

首先考虑单精度浮点性能。即指显卡的浮点计算能力。越高算力越强。深度学习。科学计算用途较多；显存带宽：即图形处理芯片与显存之间的交换速度。显存接口总线的位数越宽。交换速率也就越高。而显存的速度越快。除此之外。还需要考虑显存容量。大显存能减少读取数据的次数。降低延迟。

同时。选择GPU还需要看RT核心。即光追核心。用作于光线追踪效果；还有流处理器：也叫渲染管。着色器。画面都是由一个又一个像素点组成的。而流处理器就负责这些像素点的渲染工作；以及Tensor核心：一种新型处理核心。它执行一种专门的矩阵数学运算。适用于深度学习和某些类型的HPC。

对于企业来说。部署GPU服务器时。还需要考虑技术运维能力。以及客户群体和业务的不同场景需求。

整体而言。构建强大的深度学习环境并不是一件容易的事情。渲大师GPU云服务器。可以快速部署深度学习环境。搭载高性能GPU。具备卓越的处理能力。大幅提升大规模计算框架的运行速度。还有多机型多带宽可供灵活选用。

渲大师基于异构计算提供超强浮点计算能力服务。致力于为用户提供高可用。高品质的云计算产品和服务平台。提供端到端的深度学习资源。缩短训练环境部署时间。为客户提供更强大的AI算力支持。加速AI落地应用。

需要人工智能服务器。AI服务器。GPU服务器。FPGA云服务器等详询渲大师客服电话 官网：gpu.xuandashi.com。