如何选择适合自己的CPU服务器？

一般来说深度学习服务器可以分为很多类型的，在选择GPU服务器的时候，首先要想你需要在深度学习服务器上干什么⌄如果需要的业务访问量不大的话可以考虑一下基础的高性能服务器。如果是一些高性能计算或者是高配置的视觉计算服务器，那质量方面要求就更高了，而且价格方面也会相对昂贵一点。蓝海大脑你可以去看看，不管是一般配置的还是高配置的液冷服务器他家都有，可以量身定制。

首先，我们先了解下CPU，无论是PC还是服务器，其性能和CPU有着直接关系，而CPU的性能主要体现在运行程序的速度上。影响运行速度的指标主要包括CPU的频率、缓存、制程工艺和指令系统等几项参数。通常，主频越高，CPU处理数据的速度就越快，制造工艺越密集，CPU功耗越低。 接着，我们再了解下CPU市场，目前，CPU仍是英特尔和AMD的天下，细分到PC和服务器两个市场的话，则是另一番景象。 PC市场上，AMD尚能和Intel抗衡，Intel有酷睿i系列，AMD有锐龙系列，均可分为高中低档，消费者可根据需求灵活选择。 而在服务器市场上， 英特尔是绝对的霸主，占据着服务器CPU 90%以上的市场份额，AMD几乎无招架之力。针对服务器市场，Intel推出的是至强系列处理器，相比PC的酷睿i系列，至强处理器具有更出色的性能，稳定性和安全性。如今，英特尔已将重心放在至强处理器可扩展家族，以铜牌、银牌、金牌和铂金四个级别命名，至强E3、5、7系列，也即将退出历史舞台。 说了这么多英特尔和AMD，我们再回到PC和服务器CPU上，那么，服务器和PC CPU究竟有什么不同呢？简单粗暴点来说，由于场景需求，服务器的CPU性能远超PC CPU性能，具体可从稳定性、CPU数量和缓存三方面来体现。 第一，相比PC CPU，服务器CPU稳定性更好。通常情况下，PC的CPU是按3x24小时连续工作而设计的，在不使用时，PC一般处于关机状态。而服务器则是365天全年无休，这也要求与其匹配的CPU必须符合长时间连续工作的场景。 第二，服务器可支持多个CPU。在PC上，只能安装一个CPU，但是在服务器上，却能够使用两个、四个甚至八个CPU，我们经常听到的几路服务器，几路就代表几个CPU。 第三，服务器CPU提供三级缓存。CPU通常用L表示缓存级别，L1缓存容量小，L2较大，L3级缓存主要是服务器CPU或工作站级CPU的特性。L2和L3缓存的大小也是特定系列中CPU型号的主要区别之一，其缓存容量的大小直接影响着CPU的性能。

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