GPU服务器适合什么客户

GPUCAT服务器为人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。
所以应用行业也比较多，适合的客户除了企业，也有个人。仅供参考。

首先，和其他服务器一样，GPU服务器能够为我们提供数据和信息服务，而其深度学习的能力使得它可以支持N个处理器共同运作，相当于几十台PC机的运作能力；同时还具有超强的扩展能力，可根据企业的真实需求设计出精准的解决方案，充分满足不同应用场景的需求。

其次，GPU服务器采用特殊的人工智能产品阵列，可以实现更高级的功能。例如GPU服务器在语音识别、图像处理、视频成像、语义识别等领域就有着很突出的优势，特别是在数据中心计算领域取得了相当的成绩。GPU服务器能够提供多方面的数据计算，包括档案、市场细分、类型划分等等，通过特定的分析，为企业提供有针对性的发展建议。

第三，GPU服务器本身的核心优势之一——代替部分人工也以被很多企业所认可，逐步被运用在金融、教育、制造、交通等多种行业，相信在未来，GPU服务器会覆盖更多的行业，通过自身的优势，为企业提高效率、降低成本、减少能耗。

服务器市场正在走向AI时代，加速的集成、机器学习、深度学习等工作负载成为GPU服务器区别于以往的标签，人工智能的核心是机器学习，使计算机具有智能的根本途径也是机器学习。借助AI服务器，机器学习的应用场景将会越来越广泛，比如图像识别、自然语言处理、医疗诊断、市场分析、故障检测······未来，人工智能会拥有更强大的性能，更高的商业价值，为人类带来便捷。

参考链接：GPU服务器适用的领域有哪些？

请问您想问的是一个云区域最多只能部署五个gpu服务器专区是真的吗？一个云区域最多只能部署五个gpu服务器专区是真的，一个云区域同一时刻可以为最多5个gpu服务器提供业务体验，当用户数多于5个，云区云服务器数量则不能满足业务需求。

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V100或者P100；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。

GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。

在选择gpu服务器的时候，首先要考虑业务需求，按照业务需求来选择适合的GPU型号，而且也要考虑配套软件和服务价值。针对不同的使用群体，在服务器的选择方面也是不同的，gpu服务器的标准自然也是不一样的。我个人觉得在选择gpu的时候，还是看自己的需求、对服务器的配置要求和预算，还有就是服务器的品牌，我觉得品牌还是比较重要的，虽然说价格可能会贵一点，但是质量和服务真的是不错。我们公司是在思腾合力购买的服务器，他们家有自主的服务器品牌也是英伟达的代 理商，在价格方面可以选择，让我们公司满意的还是他们家的服务，挺专业的而且非常及时，还挺不错的。

资讯 咨询机构IDC近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示，2017年，中国GPU服务器市场迎来爆发式增长，市场规模为5．65亿美元（约合35亿元人民币），同比增长230．7％，约占中国X86服务器市场的6％。

该机构预测，未来五年GPU服务器市场仍将保持高速增长，2017～2022年复合增长率将超过43％。到2022年，GPU服务器的市场规模有望达到中国X86服务器市场整体规模的16％，将直接改变整个服务器市场的格局。

从厂商市场占有率来看，浪潮处于领先位置，曙光和新华三紧随其后。从行业分布来看，互联网是GPU服务器的主要用户群体，提供AIaaS的公有云服务提供商和AI解决方案提供商有望成为未来驱动市场增长的新动力。从市场趋势来看，2017年GPU服务器市场不再是一个小众的市场，几乎所有互联网用户和大量的AI初创公司都开始采购GPU服务器搭建自己的AI平台，主流的公有云厂商也都先后推出自己的AIaaS服务。

从AI生态系统建设来看，Nvidia具有明显优势，其Tesla系列产品在AI基础设施市场占据主导地位，尤其在线下训练场景中几乎垄断了市场。从其产品分布来看，P40和P100占据超过70％的市场份额，分别面向推理和训练工作负载，P4在2017年也取得了快速增长，主要面向1U紧凑型推理计算平台。

该机构中国服务器市场高级研究经理刘旭涛认为：“2017年是中国AI元年，也是AI生态和市场迅速发展的一年。在国家政策和资本的共同推动下，大量AI初创企业涌现、行业应用迅速落地。AI市场的火热推动了以GPU服务器为主的AI基础设施市场取得了爆发式增长，未来伴随AI市场的发展和繁荣，AI基础设施市场仍将保持快速增长。”他认为，目前，AI的应用以线下训练为主，使用者主要是拥有海量数据的用户群体，基础设施以GPU为主。未来，在线推理的应用将更加广泛，除了GPU，FPGA、ASIC等加速计算技术，甚至基于ARM架构的一些新的专用AI芯片都会迎来发展机遇。

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