摘要：选择服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的型号。接着需要考虑配套软件和服务的价值。
说到GPU，我相信大部分朋友都会认为这就是一个游戏工具。其实并不是这样，目前不少公司已经认识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。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。只有当GPU型号选定后，我们再考虑用什么样GPU的服务器。那么，如何选择一个合适的服务器呢。
首先我们在边缘服务器租用上需要考虑量来选择，如T4或者P4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V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
然后考虑的是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。
接着需要考虑配套软件和服务的价值。
最后再考虑整体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
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