GPU服务器怎样才能选出最好的？

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P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；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，十次方平台建议您选择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、 在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4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V100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。

导致摩尔定律失效的两大主因是高温和漏电。这也正是硅材料寿命终结的原因。加来道雄表示这与科学家们最初预测摩尔定律没落大相径庭。科学家应该能继续挖掘硅部件的潜力，从而在未来几年时间里维持摩尔定律的生命力；但在3D芯片等技术也都耗尽潜力以后，那么也就将达到极限。

各领域科学家以及产业分析师们都预测到了摩尔定律的失效。然而研究者们同时又提出，不断进步的芯片结构和部件使得摩尔定律依然有效。就连被称作“建立在摩尔定律之上”的Intel公司宣布随着采用纳米导线等技术的新型晶体管逐渐取代传统的半导体晶体管，已经进入“大叔”级别的“摩尔定律”，将不能继续引领电子设备发展的节奏。

扩展资料：

1965年，美国英特尔公司联合创始人戈登·摩尔博士著文指出，芯片中晶体管的数量每年会翻番，半导体的性能与容量将以指数式增长，这就是摩尔定律的雏形。1975年，摩尔博士修正了该定律为：每隔24个月，晶体管的数量将翻番。

晶体管数量翻倍带来的好处就是：更快、更小、更便宜。这就引出了摩尔定律的经济学效益——对芯片来说，集成度越高，晶体管的价格就越便宜。摩尔定律并不是物理法则，也不是一种科学理论，而是对芯片发展趋势的一种分析预测。

参考资料来源：百度百科——摩尔定律

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