硬件配置:GPU服务器通常具有多个高端GPU卡,而普通服务器则通常只有一个或几个CPU。此外,GPU服务器通常具有更高的内存容量和更快的存储设备,以便处理和存储大量数据。
应用场景:GPU服务器通常用于计算密集型的任务,例如深度学习、机器学习、数据挖掘和科学计算等需要大量矩阵运算和并行计算的应用。而普通服务器则更适用于处理数据传输、存储和其他一般性任务。
性能:由于GPU服务器具有GPU加速,因此其性能通常比普通服务器更高,尤其是在处理大量数据和进行大规模计算时。GPU服务器可以利用GPU的并行计算能力,加速许多复杂的计算任务。
价格:由于GPU服务器的配置和性能比普通服务器更高,因此其价格也通常更高。GPU服务器可能需要更多的电力和散热,因此它们也可能更昂贵。因此,在购买GPU服务器之前,需要考虑你的预算和实际需求。
总的来说,GPU服务器和普通服务器有很多不同之处,主要是在硬件配置、应用场景、性能和价格等方面。你需要根据自己的需求和预算,选择最适合的服务器类型。从最开始买服务器的时候我就问了商家,能不能用显卡,商家答复厚度不超过2CM的刀卡是可以用的;并且在安装macOS的时候,我也发现3M的显存是真的不够用,上显卡的冲动再次涌上心头。
显卡适配关系
服务器作为比较特殊的设备,和普通PC不同,支持的显卡型号有限,以下为我从HPE官网找到的显卡适配关系,与其说是显卡,不如说是GPU,更偏向于计算,适合搞AI(所以一开始有朋友问我是不要开始搞大数据或者人工智能了,让大家失望了)。标红部分为已经查明的支持vGPU的显卡型号,也就是能按需分配给虚拟机。

这时我意识到,服务器有适配关系,那VMware ESXi是不是也有适配关系?我就找HPE的售后400工程师咨询了一下,大跌眼镜!直接丢给我一个查询配套关系的软件,下载原始链接如下:
>在选择GPU服务器的时候,首先要考虑业务需求,根据具体需求来选择适合的GPU服务器,还需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力,考虑配套软件和服务价值,还要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率等方面。当然我觉得价格也是要考虑到,性价比高那是最好的了。我朋友公司当时采购的是思腾合力家的服务器,看中的就是品牌和服务,它还是英伟达官方授权的经销商,服务方面3年质保,上门服务,免费方案,销售响应迅速,全年无休、售后服务保障长。对于我朋友来说,还是挺合适的选择。
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