哪家的高性能GPU服务器比较便宜？

服务器它不像水果蔬菜可以按斤买卖，俗话说“一分钱一分货”不同的质量，价格也自然会存在较大的差异。在同等配置的情况下，价格也存在一定的差异，这其中的差异可能有平台自身的原因⌄可能是厂商服务等等。与其说便宜不如更看重它的性价比，蓝海大脑你可以去了解一下，性价比挺好，而且售后服务也很及时，响应迅速。

无论是LGA115x平台的i7或者是旗舰级桌面平台的i7，想拿来当服务器也是可以的，并且性能也很强悍。
但问题在于普通电脑结构并不是为724小时开机设计的。而大部分服务器对连续运转有需求。如果楼主能保证每天电脑都有关机时间的话这个倒是问题不大。724不仅对平台有要求，硬盘也需要选择724的，至少是监控级，最好是企业级。都要实现的话成本直线上升。
另外就是服务器的可靠性确实要高过桌面平台，无论是双电源设计还是ECC校验内存都是高可靠性的保证。所以说就看楼主有多严苛的要求。
如果不追求724和极致的可靠性，单从性能来说i7处理器的性能还是挺强劲的。

深度学习GPU服务器是科学计算服务器的一种，科学计算服务器主要用于科学研究，是高性能计算机的一种，介于一般服务器与超级计算机之间。目前，科学计算服务器大约占整个服务器市场的5%左右，风虎云龙是目前所知国内专注于科学计算高性能服务器的厂商品牌，多年来一直紧跟科学发展，密切关注人工智能、机器学习、深度学习发展，结合科研发展需要研发生产高性能科学计算服务器，提供专业的售前、售中和售后服务，以及高性能计算集群的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

上海风虎信息作为深度学习服务器的专业厂商，专注为科研院所和高校师生打造高性能服务器，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：

1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够小时长期稳定运行。

3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

上海风虎信息专注于深度学习GPU服务器开发，根据TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras，Theano等软件计算特征，向您推荐入门级、中级、顶级GPU服务器典型配置，欢迎查阅，谢谢。

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简介：《高性能Linux服务器构建实战：系统安全、故障排查、自动化运维与集群架构》是Linux运维领域畅销的、公认的经典著作《高性能Linux服务器构建实战：运维监控、性能调优与集群应用》的姊妹篇，它从安全运维、运维故障排查、自动化运维、集群架构四个维度讲解了构建大规模和高性能Linux服务器集群所需要的技术、工具、方法和技巧，二者一脉相承，互为补充，内容涵盖了运维工程师构建高性能服务器需要掌握的各种知识。本书在内容上继承了其姊妹篇中被读者认可的诸多优点：实用（以实际生产环境为背景）、实战（包含大量案例）、易懂，同时也改进了读者反馈的不足之处。  

dell服务器售后电话是：400-886-8611。

dell服务器通过简单且一致的云体验、基于 AI 的笔记本电脑、主动式存储解决方案和能战胜威胁的自动化服务器，更快速地将创意转化为成果。自动获得不同环境下基础架构的全面实时视图，并将安全性提升到一个新的水平。

dell服务器的特点

1、自带云基因

可选工厂安装，工厂激活的vSphere虚拟化软件，服务器到货开箱即用。并为用户未来上云提供支持基础。

2、可扩展的业务体系结构

凭借高度可扩展的体系结构和灵活的内部存储，能为更广泛的应用程序提供更高性能。

3、VMware 虚拟化软件

戴尔PowerEdge服务器，可选工厂集成VMware虚拟化OEM软件，并允许日后迁移到非戴尔的服务器上，由戴尔ProSupport服务提供技术支持。

这个配置看起来是突发性能实例，1核2G内存1M带宽的。这个配置不适合你的业务范围。因为会出现卡顿现象，影响客户访问。这种配置的服务器只能用来学习、存放及测试代码等可间断的业务类型。

你的主要目标对资源消耗蛮大，建议你考虑 2核 4G内存 5M带宽的计算网络增强型服务器，这是独享型的服务器。至于选择哪个服务器，请看阿里云高性能云服务器介绍，从配置上看适合你的需求。

1、私有云/虚拟化。

要求：存储容量大，易于增长，每台服务器成本低，易于管理。

实现：任何规模的增长，无容量规划，易于提高容量和性能，易于管理，低TCO。

2、虚拟桌面基础设施。

要求：峰值时间（“启动风暴”）性能，大存储容量，易于增长，每个桌面的成本低。

实现：并行处理，任意大小的增长，无容量规划，易于提高容量和性能，易于管理，TCO低。

3、高性能。

要求：高写性能、高可用性、快速恢复、低存储成本。

实现：全闪存超级聚合架构，可使用PCI固态磁盘加速，聚合允许快速写入，大规模并行提供快速恢复，性能稳定，可预测，TCO低。

超融合服务器

融合架构也称为集成系统。它可以通过整个机柜的集成和预配置快速部署，但仍然使用传统的服务器、网络和存储三层体系结构。融合架构包含在一个文件柜或工具箱中。它集成了服务器、网络、存储节点，并安装了虚拟化软件。”

“超级融合”是将计算、存储和网络功能集成为一个标准的机器单元，用标准以太网扩展多套设备，最后通过统一的软件平台对计算、存储和网络资源进行集中管理。

超融合聚合体系结构中最根本的变化是存储，它已经从集中式共享存储（SAN/nas）转变为软件定义的存储，特别是分布式存储（包括对象/数据块/文件存储）优于NDFS/vsan/scalio/ssan。

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