通常,GPU云服务器厂商提供和标准云服务器租用一致的管理方式,可以有效解放用户的计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。
gpu云服务器的适用场景
适用于深度学习训练和推理,图像识别、语音识别等;计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等;高清视频转码、安防视频监控、大型视频会议等;三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真(CAD/CAE)、医学成像、游戏测试等等。
gpu云服务器的使用性能
GPU云主机突破了传统GPU,能发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中,性能比传统架构提高几十倍。用户无需预先采购、准备硬件资源,可一次性购买,免除硬件更新带来的额外费用,能有效降低基础设施建设投入。
以上是关于GPU 云服务器的相关介绍。
GPU服务器,就是有专用显卡的服务器,一般多用于超级算力,图形计算,或者说IPFS挖矿等,一般来说,GPU服务器多为4U的服务器。根据GPU的数量不同,该服务器的功率也是不一样的。一块GPU卡一般耗电350W,一般4U的服务器最大可以支持8块GPU卡,通常业内多称之为8卡GPU服务器,当然也有4卡,6卡的。如果装满8卡GPU,那么其耗电在2800瓦,差不多就是 13A电力。一般常规的机房机柜标准配电是13A起步 (也有按10A起步的)
如果是放在13A电力的机柜里,那么一台4U 8卡的GPU服务器就得占用一个机柜,所以这个时候,如果客户机器数量比较多的话,就租用高电机柜比较合算,不然一台占一个机柜,机柜空间就大大的浪费了。
一般来说,不计算用电的情况下,一个4U的机柜的机柜费是根据 一个机柜的总成本除8得出来的(因为一个42U的机柜 空间上可以放8台4U服务器)。比如说我们国门机房 1个机柜 42U ,13A电力一个月是4000元,除8等于500元。也就是说正常在国门机房,如果1个4U的机位,在用电不超过13除以8也就是1.625A的情况下,只需要500元的机位费。 当然这个是理论值,一般来说4U的机器,耗电量正常的都要在2.5A左右,如果是GPU专业服务器,常见耗电在5A左右,也有一台耗电量在13,或25或32A等不同档次的。
所以说咱们在托管GPU服务器的时候,一定要确定机器的耗电量是多少,然后再看是整租个普通机柜,还是租用高电机柜 放多台GPU服务器。
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