GPU服务器的配置和报价怎么看？

CPU：

首先确认您的模型是否需要CPU的计算力

深度学习训练，4GPU主流配置10核CPU，8GPU建议配置12核以上

内存：

显存的总和再加32G基本能满足需求（如4卡3090显存总和为96G，加32G等于128G）

硬盘：

机械盘不能满足大部分模型数据读取，推荐480G SSD做为系统盘，热数据用SSD存储，冷数据用机械盘

GPU：

Geforce系列可用于深度学习，Tesla系列 深度学习 高性能计算，Quadro系列绘图渲染

选择GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以去官网了解一下

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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