GPU服务器是基于GPU的应用，比如：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：
- 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。
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，它有非常成熟的从底端的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。
在这里，小编就想给大家推荐思腾合力深思系列IW4210-10G/8G这款服务器了。
思腾合力作为NVIDIA精英级别的合作伙伴，一直专注于人工智能领域，提供深度学习、GPU高性能计算、虚拟化、分布式存储、集群管理等产品和整体解决方案，致力于成为行业领先的人工智能基础架构解决方案商。
思腾合力深思系列IW4210-10G/8G
人工智能训练
高性能计算
大数据分析
天体物理学 商业智能
可实现出色的 GPU P2P 通信
CPU： 支持2颗第二代Intel® Xeon®Scalable 可扩展处理器
GPU： 最大可支持 10/ 8个 主流 GPU 运算卡
系统内存： 最高可达6TB
算力： 最高可达1.2 petaTFLOPS
思腾合力（SITONHOLY）是AI与HPC基础架构解决方案商，拥有自主品牌GPU服务器及通用X86服务器，适用于深度学习训练及推理等场景，覆盖服务器、静音工作站等多种产品形态，能够满足客户全场景需求。公司深耕高性能计算领域多年，已经打造出了一套完全自主的软硬件结合的产品生态。
与全国众多高等院校和AI企业都保持了十分紧密的合作关系，合作客户包括了清华大学、北京大学、中科院计算所等多所著名院校，还有像旷视、小鹏汽车、平安等优秀的人工智能企业。
