深度学习服务器托管（深度学习）
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做深度学习的服务器需要哪些配置?
1、其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。
2、做深度学习需要一定的计算资源，比如，需要大量进行矩阵乘法的运算，因此，需要具备较高的计算速度和较强的浮点数运算能力的CPU。
3、配置NVIDIA显卡：配置NVIDIA显卡需要两个步骤。首先，安装NVIDIA驱动程序。如果您使用图形界面，可以在Software & Updates（软件和更新）中的Additional Drivers（附加驱动）中选择适合您的显卡的驱动程序进行安装。
求推荐适合深度学习的服务器
珍岛GPU云服务器。珍岛GPU云服务器适用于深度学习，针对AI，数据分析在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战，同时珍岛云提供多种GPU实例规格。
蓝海大脑呀，他家的深度学习服务器支持2个英特尔可扩展处理器家族CPU，芯片主要采用龙芯飞腾、申威。机架式设计，即插即用。深度学习服务器节能效果也是不错的。
深度学习：GPU服务器可以提供计算能力，帮助深度学习算法处理大量数据，从而让机器学习更快、更准确。 渲染：GPU服务器可以让3D渲染更快，提升渲染效率。
此款产品提供超大存储空间，且数据传输速率相较于普通机械硬盘最多可提升10～11倍，适用于企业虚拟化、图形编辑、视频直播、神经网络、深度学习、推理等多种AI 场景应用。
推荐一款适合深度学习AI场景应用性能较好的服务器
1、亿万克亚当G952N6是一款4U双路机架式服务器，采用最新一代Intel Xeon可扩展处理器，具备高性能计算特性和灵活的IO扩展能力，是兼备训练与推理功能的全能型AI异构型服务器，可广泛应用于互联网、云计算、数据库和大数据等场景。
2、深度学习：GPU服务器可以提供计算能力，帮助深度学习算法处理大量数据，从而让机器学习更快、更准确。 渲染：GPU服务器可以让3D渲染更快，提升渲染效率。
3、固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。
4、具备海量存储空间、高性能计算特性及灵活的IO扩展能力，是兼备训练与推理功能的全能型GPU服务器，支持多达8个训练GPU或16个推理GPU，适用于HPC、大数据分析、3D图形应用程序、视频编解码、深度学习和科学计算等场景应用。
gpu服务器是干什么的
1、GPU服务器是用于进行高性能计算、深度学习、机器学习等大规模并行计算任务的服务器。GPU服务器的主要功能是提供强大的计算能力，以加速各种需要大规模并行计算的应用。
2、GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，GPU有着非常出色的图形处理能力，并且也具有高性能计算的能力，在同是服务器产品中，计算处理的效率是更具有竞争力的。
3、服务器GPU是一种专门为服务器设计的图形处理器，其主要功能是提升服务器的计算性能。与传统的CPU相比，GPU可以同时处理多个并行任务，从而大大提高服务器的计算效率。
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