什么是gpu服务器，清华同方的显卡可信吗？
当然可信了。清华同方是我们国家的一个自主品牌，也是非常老牌的一个计算机品牌，所造的显卡是非常不错的。
华为要进军服务器GPU市场了吗？
外媒报道 ，华为在韩国设立了新的事业集团-云和AI事业群，旨在推进人工智能和云计算领域的创新，进军GPU服务器市场。同时华为也在招聘英伟达的高管。英伟达是GPU领域巨头，另外两家是AMD和英特尔。我看好华为！
GPU服务器的显卡驱动和docker环境里的显卡驱动不一致？
感谢邀请。首先，我没用过有gpu的服务器，所以没遇上过同样的问题。但是，遇到过类似docker container内缺失某些文件，或者版本跟要求的不同的问题。docker不会影响内核驱动，所以，你缺失的应该是用户api lab。如果host里面有这个文件，可以用-v参数把这个文件影射到container中同样的文件上。如果没有，你可以exec -it ＄容器名字 sh。进入里面安装。也可以外面安装好再用第一种办法影射进入。最后，你还可以pull一个跟host版本一致的image，从根上解决。
GPU服务器有什么用？
GPU服务器的应用非常广,可以应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景。
GPU加速计算可以提供非凡的应用程序序性能,能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU,同时仍由 CPU 运行其剩余程序代码,并从明示加入快速应用程序的运行速度。 总而言之,GPU服务器是一种强大的服务器,具有出色的图形处理能力和高性能计算能力,可以提供高效的高性能计算处理率和竞争力,广泛应用于各种互联网应用场景。
ai和gpu有什么区别？
AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。
AI服务器与普通的GPU服务器虽然组成上类似，核心计算部件都是GPU加速卡，但是不可等同，主要有以下几点区别：
1、卡的数量不一致：普通的GPU服务器一般是单卡或者双卡，AI服务器需要承担大量的计算，一般配置四块GPU卡以上，甚至要搭建AI服务器集群。
2、独特设计：AI服务器由于有了多个GPU卡，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足AI服务器长期稳定运行的要求。
3、P2P通讯：普通GPU服务器要求的是单卡性能，AI训练中GPU卡间需要大量的参数通信，模型越复杂，通信量越大，所以AI服务器除了要求单卡性能外，还要求多卡间的通讯性能，采用PCI3.0协议通信的大P2P带宽达到32GB/s，采用SXM2协议通信的大P2P带宽达到50GB/s，采用SXM3协议通信的大P2P带宽达到300GB/s。
4、先进技术：AI服务器有很多更先进的技术，包括Purley平台更大内存带宽，NVlink提供更大的互联带宽，TensorCore提供更强的AI计算力。
