如何使用伺服器gpu

1. 如何部署GPU滿足伺服器工作負載需求

選擇GPU伺服器時首先要考慮業務需求來選擇適合的GPU型號。在HPC高性能計算中還需要根據精度來選擇，比如有的高性能計算需要雙精度，這時如果使用P40或者P4就不合適，只能使用V100或者P100；同時也會對顯存容量有要求，比如石油或石化勘探類的計算應用對顯存要求比較高；還有些對匯流排標准有要求，因此選擇GPU型號要先看業務需求。

GPU伺服器人工智慧領域的應用也比較多。在教學場景中，對GPU虛擬化的要求比較高。根據課堂人數，一個老師可能需要將GPU伺服器虛擬出30甚至60個虛擬GPU，因此批量Training對GPU要求比較高，通常用V100做GPU的訓練。模型訓練完之後需要進行推理，因此推理一般會使用P4或者T4，少部分情況也會用V100。

綜上所述，選擇伺服器時不僅需要考慮業務需求，還要考慮性能指標，比如精度、顯存類型、顯存容量以及功耗等，同時也會有一些伺服器是需要水冷、降噪或者對溫度、移動性等等方面有特殊的要求，就需要特殊定製的伺服器。

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2. 如何正確選擇GPU伺服器

選擇GPU伺服器時首先要考慮業務需求來選擇適合的GPU型號。在HPC高性能計算中還需要根據精度來選擇，比如有的高性能計算需要雙精度，這時如果使用P40或者P4就不合適，只能使用V100或者P100；同時也會對顯存容量有要求，比如石油或石化勘探類的計算應用對顯存要求比較高；還有些對匯流排標准有要求，因此，十次方平台建議您選擇GPU型號要先看業務需求。
當GPU型號選定後，再考慮用什麼樣GPU的伺服器。這時我們需要考慮以下幾種情況：
第一、 在邊緣伺服器上需要根據量來選擇T4或者P4等相應的伺服器，同時也要考慮伺服器的使用場景，比如火車站卡口、機場卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference時可能需要V100的伺服器，需要考慮吞吐量以及使用場景、數量等。
第二、 需要考慮客戶本身使用人群和IT運維能力，對於BAT這類大公司來說，他們自己的運營能力比較強，這時會選擇通用的PCI-e伺服器；而對於一些IT運維能力不那麼強的客戶，他們更關注數字以及數據標注等，我們稱這類人為數據科學家，選擇GPU伺服器的標准也會有所不同。
第三、 需要考慮配套軟體和服務的價值。
第四、要考慮整體GPU集群系統的成熟程度以及工程效率，比如像DGX這種GPU一體化的超級計算機，它有非常成熟的操作系統驅動Docker到其他部分都是固定且優化過的，這時效率就比較高。

3. gpu伺服器有哪些應用場景

GPU伺服器的主要應用場景有海量計算處理，超強的計算功能可應用與海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等，可能原本需要幾天才能完成的數據量，用GPU伺服器在幾個小時就完成了；GPU伺服器還可以作為深度學習訓練平台，可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信等等。思騰合力在GPU伺服器的型號方面還是有很多選擇的，有自主研發的品牌也有英偉達的，在選擇方面還是比較多的，應用的場景也十分廣泛。

4. 刀片伺服器怎麼插GPU卡：GPU卡是不是跟顯卡似的插在刀片主板上

刀片伺服器安裝GPU加速卡的方法與安裝顯卡的方法和位置都是一致的。

1、顯卡的介面為PCIE介面，是安裝在刀片主板的PCIE插槽上的，GPU加速卡的介面為PCIE介面，也是安裝在PCIE插槽上的。

2、顯卡PCIE介面與GPU加速卡PCIE介面對比，可見完全相同：

3、安裝GPU加速卡需要關閉伺服器進行安裝，安裝的操作方式與安裝顯卡完全相同，對准插槽將GPU加速卡卡入PCIE插槽，鎖緊伺服器機箱後部的固定裝置，完成安裝。