本文目录：
- 1、做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗？
- 2、做深度学习的服务器需要哪些配置？
- 3、百度云GPU服务器配置
- 4、8卡gpu服务器功率要求
- 5、最新RTX4090深度学习GPU服务器配置大全有吗？
做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗？
深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:
深度学习的电脑配置要求：
1、数据存储要求
在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。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。
数据容量：提供足够高的存储能力。
读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。
接口：高带宽，同时延迟低。
传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。
缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。
2、CPU要求
当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：
（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）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，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）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。
3、GPU要求
如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。
传统架构：提供1~8块GPU。
4、内存要求
至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。
主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。
深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。
做深度学习的服务器需要哪些配置？
主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。
深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。
当下大部分都在用RTX3090做深度学习，最新RTX4090已经上市，单精度计算能力是RTX3090的2倍，这两个GPU都是24G显存；像A100强调双精度计算能力，显存有40G和80G两个版本，而A6000单精度计算能和RTX3090差不多，显存是48G，可以参考选择。
当然，最重要的还是口袋里的银子，A6000市场价大概是RTX的2倍还要多，A100最近更是要上十万了，估计也快买不到了，价高缺货；RTX3090/4090的价位低，性价比高，这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了，这是市场的选择。
百度云GPU服务器配置
选择带GPU的镜像后
更新源，安装必要依赖
配置中文环境
sudo vim /etc/environment
添加下面两行
接着
安装pytorch
安装vision
配置zsh
个人配置
8卡gpu服务器功率要求
GPU服务器，就是有专用显卡的服务器，一般多用于超级算力，图形计算，或者说IPFS挖矿等，一般来说，GPU服务器多为4U的服务器。根据GPU的数量不同，该服务器的功率也是不一样的。
一块GPU卡一般耗电350W，一般4U的服务器最大可以支持8块GPU卡，通常业内多称之为8卡GPU服务器，当然也有4卡，6卡的。如果装满8卡GPU，那么其耗电在2800瓦，差不多就是 13A电力。一般常规的机房机柜标准配电是13A起步 （也有按10A起步的）
如果是放在13A电力的机柜里，那么一台4U 8卡的GPU服务器就得占用一个机柜，所以这个时候，如果客户机器数量比较多的话，就租用高电机柜比较合算，不然一台占一个机柜，机柜空间就大大的浪费了。
一般来说，不计算用电的情况下，一个4U的机柜的机柜费是根据 一个机柜的总成本除8得出来的（因为一个42U的机柜 空间上可以放8台4U服务器）。比如说我们国门机房 1个机柜 42U ，13A电力一个月是4000元，除8等于500元。也就是说正常在国门机房，如果1个4U的机位，在用电不超过13除以8也就是1.625A的情况下，只需要500元的机位费。 当然这个是理论值，一般来说4U的机器，耗电量正常的都要在2.5A左右，如果是GPU专业服务器，常见耗电在5A左右，也有一台耗电量在13，或25或32A等不同档次的。
所以说咱们在托管GPU服务器的时候，一定要确定机器的耗电量是多少，然后再看是整租个普通机柜，还是租用高电机柜 放多台GPU服务器。
最新RTX4090深度学习GPU服务器配置大全有吗？
产品类型 4U机架式
1 CPU 金牌6326 16核心32线程 基频2.9GHZ 加速频率3.5GHZ TDP: 185W 2
2 内存 512G(32GB*32) DDR4 3200MHZ 1
4 准系统 超微420GP-TNR 4U机架式准系统， 带2200W冗余2+2电源;平台最大支持lO个GPU
32个DIMM插槽；母板超级X12DPG-OA6处理器中央处理器双插槽 P+ (LGA-4189)第三代英特尔 至强 可扩展处理器支持CPU TDP 270W核心高达40C/80T；高达 60MB 的缓存图形处理器支持的GPUHGX A100 8-GPU 40GB/80GB SXM4 多 GPU 1
5 SSD 三星PM9A1 1TB M.2接口 NVMe协议 四通道 PCIe4.0 固态硬盘 1
6 SATA 希捷(Seagate)银河系列V6 6TB ST6000NM021A 7200RPM 256MB SATA3企业级硬盘 1
7 GPU卡 英伟达RTX 4090公版 4
【gpu服务器配置】的内容来源于互联网，如引用不当，请联系我们修改。
网友留言：