GPU服务器成为大数据以及人工智能时代所必需的。众多周知，GPU服务器加速服务，有效解决用户面临的大量计算压力，大幅度的简化部署和运维的复杂度。

面对庞大的数据量，我们不能要求人工计算，并且CPU不能处理大量数据集以及并行操作，此时GPU的出现帮助用户解决痛点，可以执行处理高速、实时的并行任务。因而，GPU的特性也就决定了GPU服务器的使用场景，GPU服务器大多适用于人工智能、深度学习、科学计算、医学研究、图形可视化等应用场景，完美适应因时代进步造成的用户的难点痛点。

既然已经了解了GPU服务器的优势，那么，不可避免的是如何选择GPU服务器。毕竟，如今大大小小的服务提供商众多，如何在这些服务商里面选择GPU服务器才是重中之重。

在用户购买GPU服务器之前，可能最先想到的是那些有名的大规模的服务提供商，但是价格昂贵使用户望而却步。此外，其他服务提供商也同样优秀，并且可以在价格优秀的情况下既保证了GPU服务器的质量又保证了可以充分满足用户需求。下面从几个方面给大家一些选择GPU服务器的建议。

1、网络基础设施和数据中心位置

对于服务提供商而言，数据中心的位置至关重要，因为它将极大地影响许多因素。数据中心的位置也会影响网络延迟。企业位置离数据中心越近，延迟越短，数据到达客户端的速度就越快。

2、技术支持

确保提供商的平台和首选技术符合您当前的环境和/或支持您的目标。提供商的架构，标准和服务是否适合您的工作负载和管理偏好?评估您可能需要进行多少重新编码或自定义，才能使工作负载适合其平台。

许多服务提供商提供全面的迁移服务，甚至在评估和计划阶段提供帮助。确保您对提供的支持有很好的了解，并将其与项目任务相对应，并确定由谁来做。通常，服务提供商的技术人员可以填补您的迁移团队中的技能空白。

3、可靠性与性能

可以使用多种方法来评估服务提供商的可靠性。首先，对照过去几个月的服务水平协议检查服务提供商的绩效。一些服务提供商发布此信息，但其他服务提供商应根据要求提供。

停机是不可避免的，每个提供商都会在某个时候发生停机。供应商如何应对那至关重要的停机时间。确保提供的监视和报告工具足够，并且可以集成到您的整体管理和报告系统中。

了解提供商的灾难恢复规定，流程及其支持您的数据保留期望(包括恢复时间)的能力。这应该包括数据的重要性，数据源，调度，备份，还原，完整性检查等。

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CPUE5(6核12线程)

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CPUE5*2(12核24线程)

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