GPU服务器分类及选择指南

GPU服务器是当前深度学习和高性能计算中最重要的一部分,由于其高性能和高性能,得到了广泛的关注和使用。GPU服务器的类型和配置对于企业和站长来说都是十分重要的这个问题,下面我们来一解。


1.NV-Link接口类型的GPU

这种GPU使用的是NV-Link接口技术,典型代表是NVIDIA V100,它使用SXM2接口,而DGX-2则使用了SXM3接口。


2.NV-Link总线技术标准的GPU服务器

DGX是由NVIDIA设计的超级计算机的典型代表。DGX超级计算机不仅提供硬件,还提供相关的软件和服务。


3.传统PCI-e总线数据接口的GPU

NVIDIA特拉斯GPU加速对主流专业计算主要是P4/P40,P100,V100和图形架构特拉斯T4。其中,只有P4和T4是薄槽的,常用于推理,现在已经具有成熟的知识模型和推理。


4.传统的PCI-e总线GPU服务器分为两类

(1) OEM服务器:经过NVIDIA官方测试和制造商认证,例如,广泛的技术不只是NVIDIA的合作伙伴,也成为了公司加快NVIDIA潜在的AI计划成员;


(2) 非OEM服务器,包括企业中的许许多多不同类型。


在选择GPU服务器时,首先要考虑企业业务发展需要来选择一个合适的GPU型号。在高性能数据计算中,还需要根据不同精度来选择。比如,有的高性能力计算方法需要双精度,此时如果可以使用P40或者P4就不合适,只能通过使用V100或者P100。另外,也会对显存量有要求,比如石油或者石化勘探类的计算技术应用对显存要求比高。对总线控制标准也有要求,因此在选择GPU型号时,要先看业务市场需求。


GPU服务器在人工智能领域应用广泛,GPU虚拟化的场景需要更高。根据数据量,需要将GPU服务器虚拟出30或60个虚拟GPU,因此批量培训需要GPU,通常使用V100进行GPU培训。模型培训需要推论,所以推论一般采用P4或T4,少数情况为V100。



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