GPU服务器和普通服务器有什么区别？
GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。普通服务器肯定应用上要差一些的。不过各有自己的应用场景。思腾合力拥有覆盖全场景需求的 GPU 服务器产品线，拥有自主品牌 GPU 服务器及通用 X86 服务器，在教育，科研，AI行业等都有客户
GPU服务器有哪些应用场景？
GPU服务器的主要应用场景海量计算处理GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：• 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。• 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。深度学习模型GPU服务器可作为深度学习训练的平台：1.GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。2.GPU 服务器和云服务器搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。3.对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。以上十次方的回答，希望能够帮到你。
GPU服务器哪个品牌的服务比较好？
我个人觉得大厂的性能和服务会比较好，因为比较重视客户体验这一块。在选择GPU服务器的时候，相信很多人都愿意选择性价比高的厂商，在预算内达到最优的效果是每个企业的愿望，所以在挑选厂商的时候都特别重视售后服务、产品性能和价格。我们公司当时在选择服务器的时候也是认真对比了多家，最后选择了思腾合力，首先是他们的工作人员给我的态度非常好，很认真很有耐心，其次他家还是英伟达的合作伙伴，有英伟达的也有自家的服务器可供选择，最后就是他们家的售后，很及时，不管遇到什么问题，都会第一时间帮忙解决，挺好的。
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高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，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。
