AI服务器,深度学习类型的GPU服务器如何选择?

一、什么是GPU服务器?GPU服务器有什么作用?
众所周知GPU加速计算可以提高应用程序的性能,可以把应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU,而CPU则运行其余程序代码,从用户的角度来看,应用程序的运行速度明显加快。

我们可以简单理解下 GPU 和 CPU如何处理任务之间的区别:
CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而 GPU 则拥有一个由数以千计得更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。换句话说CPU如同是用一列火车拉货,而GPU是海量规模的货车同时进行货物运输。

二、GPU服务器的一般在什么场景下选择和使用了?

1、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,云服务器为主 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。

2、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:
1)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。
2)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。

三、我们到底该如何正确选择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A40 A16 A10或者Tesla T4 就不合适,只能使用V100或者A100以及A30;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、在边缘服务器租用上需要根据量来选择T4或者A2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A100\A30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。

慧点数码目前可提供基于华三服务器、联想服务器以及惠普服务器的GPU算力平台,可帮助用户拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力。
GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码,一边由图形处理单元(GPU)处理大规模并行架构的计算密集型任务。慧点数码GPU服务器是医疗成像、广播、视频转码市场的理想选择。

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