管理員可以使用什么作為數(shù)據(jù)中心GPU？

目前尚無正式的行業(yè)基準來定義消費級和數(shù)據(jù)中心GPU。不過，不同GPU產(chǎn)品之間存在硬件和處理速度差異，從而區(qū)分數(shù)據(jù)中心和基于PC的使用情況。

傳統(tǒng)消費級GPU在64位浮點處理中最高可達0.38萬億次浮點運算(Tflops)，而企業(yè)級Nvidia Tesla V100最高可達7.8萬億次浮點運算。每種GPU的架構、計算統(tǒng)一設備架構(CUDA)核心數(shù)量、內(nèi)存帶寬和整體功能都不同。

供應商根據(jù)使用情況和處理速度對GPU進行分類，因此應該確定需要GPU處理哪些工作負載，然后研究最佳選項。消費級GPU適用于帶寬和功率要求較低的數(shù)據(jù)中心、測試軟件或安裝在現(xiàn)成的PC中。

但是，如果處理圖像分類、大數(shù)據(jù)處理、物聯(lián)網(wǎng)或機器學習，則應該研究高端GPU。如果服務器包含GPU擴展機箱，則可以最大化硬件投資，數(shù)據(jù)中心GPU卡可以為最苛刻的工作負載提供充足的圖形處理能力。

管理員可以使用什么作為數(shù)據(jù)中心GPU？

管理員可以使用多種不同的GPU作為數(shù)據(jù)中心的計算資源，具體選擇取決于數(shù)據(jù)中心的用途、預算以及所需的性能。以下是幾種常見的數(shù)據(jù)中心GPU選項：

NVIDIA A100 Tensor Core GPU：

●專為高性能計算(HPC)、深度學習和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設計。

●提供高達20 TFLOPS的FP32性能和640 Tensor TFLOPS的FP16性能。

● 支持多實例GPU(MIG)技術，可以將單個A100劃分為多個獨立的GPU實例。

NVIDIA V100 Tensor Core GPU：

●適用于深度學習和高性能計算應用。

●提供16GB或32GB的HBM2內(nèi)存。

●提供125TensorTFLOPS的性能。

NVIDIA T4 Tensor Core GPU：

●適用于推理、訓練、視頻轉碼和虛擬桌面應用。

● 提供16GB的GDDR6內(nèi)存。

● 能效高，適合大規(guī)模部署。

AMD Instinct MI100：

●針對高性能計算和深度學習設計。

●提供高達11.5TFLOPS的FP32性能和184TensorTFLOPS的FP16性能。

●使用HBM2內(nèi)存，提供高內(nèi)存帶寬。

Google TPU(Tensor Processing Unit)：

●專為機器學習工作負載設計，尤其是Google的TensorFlow框架。

●提供高效的訓練和推理性能。

●主要在Google Cloud Platform上提供。

Intel Habana Gaudi和Goya加速器：

●Gaudi主要用于深度學習訓練。

● Goya主要用于深度學習推理。

●提供高效的計算和內(nèi)存帶寬。

在選擇數(shù)據(jù)中心GPU時，管理員需要考慮以下因素：

計算性能：不同的工作負載對計算性能的要求不同，比如深度學習訓練需要高計算性能，而推理可能更關注能效。

內(nèi)存帶寬和容量：某些工作負載（如大型數(shù)據(jù)集的處理）需要高內(nèi)存帶寬和大容量內(nèi)存。

擴展性：數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和未來擴展需求。

兼容性和生態(tài)系統(tǒng)：所選GPU是否兼容現(xiàn)有的軟件堆棧和硬件基礎設施。

成本：包括初始采購成本和運行成本（例如功耗）。

這些GPU各有優(yōu)劣，具體選擇應根據(jù)數(shù)據(jù)中心的具體需求進行權衡。

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