首先，GPU服务器有什么作用？
GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，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 运行其余程序代码，从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。
理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。
CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计得更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。
其次，GPU服务器的主要应用场景是什么？
深度学习模型：
GPU服务器可作为深度学习训练的平台：
1.GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。
2.GPU 服务器和计算服务器搭配使用，计算服务器为主 GPU 云服务器提供计算平台。
3.对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。
海量计算处理：
GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法、人脸识别等：
1.原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。
2.原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。
最后，如何正确选择GPU服务器？
选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用A100或者V100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此选择GPU型号要先看业务需求。
当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：
第一、在边缘服务器租用上需要根据量来选择T40或者P40等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要A100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
第二、需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。
第三、需要考虑配套软件和服务的价值。
第四、要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的从底端的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。
GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码，一边由图形处理单元（GPU）处理大规模并行架构的计算密集型任务。
那问题来了，什么样的GPU服务器可以满足需求。
想了解更多深度学习服务器信息，可查看【昊源诺信】