什麼是GPU服務器？
GPU服務器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。
GPU服務器有什麼作用？
GPU 加速計算可以提供非凡的應用程序性能，能將應用程序計算密集部分的工作負載轉移到 GPU，同時仍由 CPU 運行其餘程序代碼。從用戶的角度來看，應用程序的運行速度明顯加快.
理解 GPU 和 CPU 之間區別的一種簡單方式是比較它們如何處理任務。CPU 由專爲順序串行處理而優化的幾個核心組成，而 GPU 則擁有一個由數以千計的更小、更高效的核心（專爲同時處理多重任務而設計）組成的大規模並行計算架構。
GPU服務器的主要應用場景
海量計算處理
GPU 服務器超強的計算功能可應用於海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等：
• 原本需要數天完成的數據量，採用 GPU 服務器在數小時內即可完成運算。
• 原本需要數十臺 CPU 服務器共同運算集羣，採用單臺 GPU 服務器可完成。
深度學習模型
GPU服務器可作爲深度學習訓練的平臺：
1.GPU 服務器可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信。
2.GPU 服務器和雲服務器搭配使用，雲服務器爲 GPU 雲服務器提供計算平臺。
3.對象存儲 COS 可以爲 GPU 服務器提供大數據量的雲存儲服務。
如何正確選擇GPU服務器?
選擇GPU服務器時首先要考慮業務需求來選擇適合的GPU型號。在HPC高性能計算中還需要根據精度來選擇，比如有的高性能計算需要雙精度，這時如果使用P40或者P4就不合適，只能使用V100或者P100；同時也會對顯存容量有要求，比如石油或石化勘探類的計算應用對顯存要求比較高；還有些對總線標準有要求，因此選擇GPU型號要先看業務需求。
當GPU型號選定後，再考慮用什麼樣GPU的服務器。這時我們需要考慮以下幾種情況：
第一、 在邊緣服務器租用上需要根據量來選擇T4或者P4等相應的服務器，同時也要考慮服務器的使用場景，比如火車站卡口、機場卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference時可能需要V100的服務器，需要考慮吞吐量以及使用場景、數量等。
第二、 需要考慮客戶本身使用人羣和IT運維能力，對於BAT這類大公司來說，他們自己的運營能力比較強，這時會選擇通用的PCI-e服務器；而對於一些IT運維能力不那麼強的客戶，他們更關注數字以及數據標註等，我們稱這類人爲數據科學家，選擇GPU服務器的標準也會有所不同。
第三、 需要考慮配套軟件和服務的價值。
第四、 要考慮整體GPU集羣系統的成熟程度以及工程效率，比如像DGX這種GPU一體化的超級計算機，它有非常成熟的從底端的操作系統驅動Docker到其他部分都是固定且優化過的，這時效率就比較高。
作爲國內品牌服務器廠家，特控GPU機架式服務器擁有大規模並行處理能力和無與倫比的靈活性。它主要應用於爲計算密集型應用提供足夠的處理能力。GPU加速運算的優勢就在於它可以一邊由CPU運行應用程序代碼，一邊由圖形處理單元（GPU）處理大規模並行架構的計算密集型任務。特控GPU服務器是醫療成像、廣播、視頻轉碼市場的理想選擇。