gpu服务器是什么,服务器显卡和普通显卡区别?

1、gpu服务器是什么，服务器显卡和普通显卡区别？

服务器与普通电脑的区别在于服务器对稳定性、安全性、处理数据能力是有更高的要求的。例如：我们经常浏览网站，我们为什么可以24小时的访问网站呢？原因是网站的服务器24小时都是不关闭的，要长时间的稳定运行并且可以承受多人的同时访问。例如我们的普通电脑来说，一年四季24小时不关机的，是很容易坏掉的，所以对于个人普通主机来说，是不可能这样做的，因此服务器在硬件方面也是要求非常之高的。

服务器与普通电脑的在与硬件方面也是有区别的，虽然服务器内部硬件基本配置是差不多的，但是服务器要偏向于处理器处理数据能力上，所以在很多服务器的均可安装多个处理器，多条内存与更多硬盘，所以服务器主板与机箱看起来，是比普通主机庞大很多的。最后服务器在对显示功能上不是重要的，所以很多服务器都是不需要显示器，远程管理机可以啦，因此使用集成显卡即可。

我们的服务器一般都会在一些电信网络大厦或idc数据机房里面。其实现在在服务器的领域中，很多的业务被人们广泛的推崇，例如一些服务器租用、主机租用和服务器托管，当然了，在网络的时代能够让服务器成为我们的工作生活的一部分，也是我们的荣幸，因为它的使用可以让我们更加的便利。

2、目前哪里可以租用到GPU服务器？

深度学习如今风头很热，可能很多小伙伴们都投入了学习。可是又遇到了一定的问题，电脑跑的太慢，小编I7的笔记本，很多时候也跑不动。大家知道，深度学习是很需要GPU的，可是最便宜的GTX1080ti也是价格不菲，这时候我们怎么办呢？

今天为大家带来，利用亚马逊GPU服务器进行深度学习。（小编目前觉得这个价格是相对比较实惠的，如果有更好的可以推荐一下）

注册亚马逊账号，绑定信用卡，这一步就不多介绍了。大家自行解决。

我目前选择的是美国俄亥俄州，因为有的州没有我想要的机器。后面会牵扯到竞价，不同地区价格可能会稍有不同

在这里选择EC2

启动实例

选择社区AMI，也可以选择默认的原生系统。选择社区AMI，是因为有的AMI已经搭建好了我们所需的环境，我最喜欢用的是这个，大家可以自行选择

选择服务器，px.xlarge

下面是不同型号的配置，P2是用的K80显卡，4核，61G内存，12G显卡，差不多够我们用了。也可以选择更好的配置，价格自然会贵不少

一定要选择竞价，因为这个便宜，也适合我们想用就用，不想用就销毁的使用。当前的价格是0.27美元，差不多是1.7人民币每小时。竞价的价格是动态的，不同时间可能价格不一样。

下一步

因为是自己临时使用，安全就直接全部开放吧

启动实例

选择或者创建秘钥，这是我们登录服务器时候使用的秘钥文件

因为我已经有了，所以就直接登录了

可以看到，我们的机器已经创建成功了

记住IP，我们可以准备登录服务器了

ssh -i 选择刚才的秘钥去登录我们的服务器

已经登录成功了，小编之所以选择这个AMI，因为他已经准备好了很多的环境。这里我们使用tensorflow_p36，环境是Tensorflow+Keras+Python3，GPU环境是CUDA8。大家选择不同的AMI可能不一样，也可以自行安装环境

激活环境

现在要如何更方便的使用呢，在服务器上写代码总是速度会慢点。我们可以使用jupyter这个神器,jupyter notebook --ip=*，开启jupyter的远程访问，也可以设置密码的。jupyter notebook的更多使用方法以后告诉大家。大家可以自行学习

启动jupyter，我们找到这个链接，localhost换成我们的服务器ip，然后去浏览器访问即可

现在我们到浏览器打开jupyter的页面，我们创建一个python文件

这里我测试一下keras的mnsit手写数字集的训练，可以看到每个epoch只要10s就训练完成了，这里我训练了20个epoch，准确率已经达到99.06%，很不错的哦。这个速度比我用我的I7处理器快10-20倍。可以省下大量的时间。我们可以利用jupyter写自己的代码进行学习和训练。小编一般是本地写好模型后，去线上训练调参

在我们终端中输入nvidia-smi就可以看到我们的显卡信息和使用情况了

如果我们不再需要这台服务器，选择终止即可，记住，不销毁会一直收费。如果想保留自己的环境，可以自己创建AMI。

注意事项

亚马逊需要绑定信用卡，每个月月底收费，不要以为当时没收钱就是免费啊啊！重点！

看清楚不同配置的价格，最好是想要自己想要训练什么的时候再打开机器。

按小时收费，使用1分钟也是按一个小时收费哦。

机器不再使用的时候，记得销毁

好了，今天我们介绍了如何用亚马逊的GPU来训练我们的模型。当然如果有显卡的土豪小伙伴，自然是不需要的啦。不过刚开始学深度学习，还没准备好显卡的，可以先用这个来试试。

记得关注我，以后会为大家带来更多的文章。

3、国产服务器gpu有哪些？

目前，国产服务器GPU主要有以下几种：

1. 昇腾AI处理器（Ascend AI Processor）：由华为公司自主研发的AI芯片，能够支持大规模的深度学习和神经网络算法。

2. 启芯云眸（Enmou Cloud）：由紫光展锐推出的一款AI加速器，支持最新的深度学习框架和算法。

3. 申威6000系列：由中国电子信息产业集团公司研制的超算处理器，具备高性能、低功耗等特点。

4. 飞腾2600/2620/2640：由寒武纪科技公司推出的人工智能芯片，支持各种深度学习框架和算法，并具有高性能、低功耗、易于使用等优点。

以上是目前国内一些较为知名的服务器GPU产品。随着人工智能技术在各个领域的应用不断扩大，国内也会有更多优秀的GPU产品面世。

4、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。