GPU服务器是什么
其实现在很多人都听说或者接触过服务器，众所周知，服务器是网络中的重要设备，要接受少至几十人、多至成千上万人的访问，因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等严格要求。
那什么又是GPU服务器呢，今天我们就一起了解一下。
GPU服务器，简单来说，GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
它的技术指标：采用新一代Intel Xeon E5-2600 v3/v4 系列处理器系统 可靠性和可用性高 丰富的I/O扩展 Nvidia Tesla P100*8
主要功能：地理空间数据的 3D 可视化，视频稳像、过滤、马赛克、转码等应用 研究与教育，例如成像和处理、结构化分析和计算物理学等 天体物理学，计算流媒体动力学，动画制作，高性能计算等 气象预报，量子物理，生物化学，设计，地质勘查等行业用户。
比如，你想搭建一个视频网站，你就需要GPU服务器。香港易通数据是你的首选，物美价廉，24小时全天候售后服务。
审核编辑：符乾江
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。
举报投诉
-
gpu
+关注
关注
28文章
4685浏览量
128647 -
服务器
+关注
关注
12文章
8988浏览量
85131
发布评论请先 登录
相关推荐
GPU服务器AI网络架构设计
众所周知，在大型模型训练中，通常采用每台服务器配备多个GPU的集群架构。在上一篇文章《高性能GPU服务器AI网络架构（上篇）》中，我们对GPU
GPU服务器用途
GPU服务器凭借其强大的并行计算能力和高效的数据处理能力，在人工智能、科学计算、金融分析、医疗健康、媒体娱乐等多个领域展现出巨大的应用潜力和价值。
超微电脑AI服务器出货数据彰显强劲需求
超微电脑（Super Micro Computer）周一公布的出货数据，揭示了客户对AI服务器的巨大需求。据超微透露，公司近期为多个大型AI工厂及云服务商成功部署了超过10万台配备其液体冷却解决方案的GPU
GPU服务器在AI训练中的优势具体体现在哪些方面？
GPU服务器在AI训练中的优势主要体现在以下几个方面： 1、并行处理能力：GPU服务器拥有大量的并行处理核心，这使得它们能够同时处理成千上万个计算任务，极大地加速了AI模型的训练过程。
gpu服务器与cpu服务器的区别对比，终于知道怎么选了！
gpu服务器与cpu服务器的区别主要体现在架构设计、性能特点、能耗效率、应用场景、市场定位等方面，在以上几个方面均存在显著差异。CPU服务器更适合数据库管理和企业应用，而
算力服务器为什么选择GPU
随着人工智能技术的快速普及，算力需求日益增长。智算中心的服务器作为支撑大规模数据处理和计算的核心设备，其性能优化显得尤为关键。而GPU服务器也进入了大众的视野，成为高性能计算的首选。那么，为什么算力
主流GPU/TPU集群组网方案深度解析
用于连接 GPU 服务器中的 8 个 GPU 的 NVLink 交换机也可以用于构建连接 GPU 服务器之间的交换网络。Nvidia 在 2
发表于 04-24 10:05
•819次阅读
GPU/TPU集群网络组网间的连接方式
用于连接 GPU 服务器中的 8 个 GPU 的 NVLink 交换机也可以用于构建连接 GPU 服务器之间的交换网络。Nvidia 在 2
发表于 04-16 11:43
•689次阅读
什么是NVIDIA？InfiniBand网络VSNVLink网络
NVSwitch物理交换机将多个NVLink GPU服务器连接成一个大型Fabric网络，即NVLink网络，解决了GPU之间的高速通信带宽和效率问题。
发表于 04-16 09:56
•1152次阅读
超微gpu服务器评测
随着科技的不断发展和进步，GPU服务器在大数据分析、深度学习、人工智能等领域正变得越来越重要。而超微GPU服务器因其出色的性能和高度定制化的优势，成为了众多企业和研究机构的首选。本文将
gpu服务器是干什么的 gpu服务器与cpu服务器的区别
相比于传统的CPU服务器，GPU服务器支持同时计算大量相似的计算操作，可以实现更强的并行计算性能。GPU服务器通常配备多个高性能的
2023 AI芯片行业发展简析报告
2022年加速服务器市场规模达到67亿美元，同比增长24%。其中GPU服务器依然是主导地位，占据89%的市场份额，达到60亿美元。同时NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速
工商网监
评论