GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中,对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数,一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU,因此批量Training对GPU要求比较高,通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理,因此推理一般会使用P4或者T4,少部分情况也会用V100。
服务器是可以配置独立显卡的,但是服务器显卡都比较贵,而且不是所有服务器都可以配置独立显卡的,下面是一款服务器常用的独立显卡NV Grid K1的参数:显存:16GB。核心频率:850MHz。显存频率:891MHz。 显存位宽:128bit。流处理量:768个。1、一般服务器的话对显卡要求不高,毕竟不是用来游戏的。2、如果用这个游戏的话,建议gtx1080,性能强劲。
3、如果有多pci-e插槽,可以组成SLI多显卡。
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