¿Cómo elegir el servidor GPU adecuado?

Al elegir un servidor GPU, primero debe considerar las necesidades comerciales para seleccionar un modelo de GPU adecuado. En la informática de alto rendimiento HPC, también es necesario elegir en función de la precisión. Por ejemplo, algunas informáticas de alto rendimiento requieren doble precisión. En este caso, no es apropiado utilizar P40 o P4, y solo se pueden utilizar V100 o P100. Al mismo tiempo, también existen requisitos para la capacidad de la memoria de video. Por ejemplo, las aplicaciones informáticas como la exploración petrolera o petroquímica tienen requisitos relativamente altos para la memoria de video, por lo que al elegir un modelo de GPU, primero debe considerar las necesidades comerciales.

Los servidores GPU también tienen muchas aplicaciones en el campo de la inteligencia artificial. En escenarios de enseñanza, los requisitos para la virtualización de GPU son relativamente altos. Dependiendo de la cantidad de personas en la clase, es posible que un maestro necesite virtualizar el servidor de GPU para crear 30 o incluso 60 GPU virtuales. Por lo tanto, el entrenamiento por lotes tiene requisitos relativamente altos en las GPU y generalmente se usa V100 para el entrenamiento de GPU. Una vez entrenado el modelo, es necesario realizar la inferencia, por lo que generalmente se usa P4 o T4 para la inferencia, y V100 también se usa en algunos casos.