什么是GPU云服务器？

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，简称 GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，一般适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。

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。

深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种，科学计算服务器主要用于科学研究，是高性能计算机的一种，介于一般服务器与超级计算机之间。目前，科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右，风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌，多年来一直紧跟科学发展，密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展，结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：

1.深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

2.如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。

3.独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发，根据TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras，Theano等软件计算特征，向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置，欢迎查阅，谢谢。

拥有高性能计算领域优秀的专业工程师团队，具有 10 年以上高性能计算 行业技术支持经验，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。在深度学习、量化计算、分子动力学、生物信 息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密 码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域积累了深厚的技术功 底，和熟练的技术支持能力。提供 Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran 等软件的安装、调 试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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