深度学习服务器怎么选？哪个更划算？

深度学习服务器怎么选？机器学习是实现人工智能得方法，深度学习是实现机器学习得技术。机器学习在实现人工智能时需要人工辅助，而深度学习是为了让过程完全自动化。本篇来给大家分析一下深度学习服务器选择的问题，

深度学习服务器怎么选？

如果是用来进行短周期或者临时使用，建议租用云服务器，既方便又快捷，可按需购买，可以节约成本。与传统的服务器相比，GPU服务器主要服务于以海量数据为特征的高性能计算。

1、就GPU海量计算而言，阿里云是国内首选。阿里云的GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务，最适合AI深度学习、视频处理、科学计算、图形可视化等应用场景。

2、如果觉得阿里云GPU价格成本高了，追求低成本，可选择c5，g5，c6系列服务器，低至0.26折，计算性能不错，还可领取代金券。

3、腾讯云的GPU服务器也值得推荐，腾讯云的GPU服务器分为渲染性和计算性两种，分别满足不同场景的使用需求;腾讯云目前所采用的GPU 虚拟化技术主要为 PCIE 硬件虚拟化(SRIOV)或 直通(DirectPass-Through)。

4、华为云目前也加入大云计算竞争，从去年开始，专门推出了秒杀活动，有不少性能高的优惠机型，还都是独享型，通用型和C系列增强型是他们家热销款，计算性能也不错，也可作为GPU服务器的备选之一。

但是如果你是长期使用GPU服务器，建议选择带显卡的硬件服务器，综合性能也比较好。

深度学习计算配置要求

一、数据存储要求

做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来

主要任务:历史数据存储，如:文字、图像、声音、视频、数据库等......

二、性能要求

1、数据容量:提供足够高的存储能力

2、读写带宽:多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽

3、接口:高带宽，同时延迟低

三、CPU要求

1、数据从存储系统调入到内存的解压计算

2、GPU计算前的数据预处理

3、运行在代码中写入并读取变量执行指令，如函数调用启动在GPU上函数调用，创建小批量数据启动到GPU的数据传输

4、GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制

5、求解后数据保存前的压缩计算

6、上述每一类操作基本都是单核计算模式，如果要加速这些过程，唯有提升CPU 频率

四、GPU要求

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法

五、内存要求

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理、运行复杂算法

蓝海大脑深度学习服务器

蓝海大脑深度学习服务器是面向开发者的一站式AI平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-便-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

其深度学习GPU服务器采用四块 NVIDIA Tesla V100 GPU。其深度学习性能达 500 万亿次浮点运算 (TFLOPS)，堪比数百台传统服务器。并以 NVIDIA NVLink 技术为基础打造出体积轻便的深度学习服务器。采用水冷却系统，静音运行，可安置于桌下。它还利用相同的深度学习软件堆栈为所有解决方案提供动力支持，这样开发者和研究人员就可以试验和调整其模型，快速迭代，轻松地在数据中心的 DGX 上部署工作，以进行大规模的生产训练。

一、产品优势

1、开箱即用

- 预安装AI开发环境、底层软件库、开发框架，2小时开箱即用自动生成模式

- 参数自动调优，模型一键部署

2、极致性能

- 位于标准框架和编程环境之上，提供经过优化的AI环境极致性能调度算力

- 提升资源利用率

3、集成管理

- 易用界面，摆脱低效的命令型操作方式

二、产品架构

三、客户收益

首先帮助深度学习的研发人员更快的训练出成熟的模型；其次，用户可以根据需求选择不同的平台，深度学习研发人员需要在算法、统计方面精益求精，都需要一个生态环境的支持，GPU 已经构建了 CUDA、cuDNN 及 DIGITS 等工具，支持硬件兼容，GPU 高性能解决方案让研发人员能够排除意外干扰，专注于深度学习的研究项目中。