현재 GPU 서버는 주로 과학 컴퓨팅, 비디오 인코딩 및 디코딩과 같은 다양한 시나리오에 사용됩니다. 이는 탁월한 가속 컴퓨팅 기능을 애플리케이션에 제공하고 애플리케이션 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 GPU로 오프로드할 수 있습니다.

사용자 입장에서 애플리케이션의 실행 속도가 대폭 향상되었습니다. 빠르고 안정적인 컴퓨팅 능력은 사용자들에게 깊이 인정받고 있습니다.

사용자가 GPU 서버를 선택할 때 먼저 비즈니스 요구 사항을 고려하고 적절한 GPU 모델을 일치시켜야 합니다. 예를 들어 HPC 고성능 컴퓨팅에서는 정확성을 기반으로 선택해야 합니다. P40이나 P4 모델을 사용하는 경우에는 그다지 적합하지 않습니다.

다음 세 가지 요소를 주로 고려하여 GPU 서버를 선택하세요.

우선 GPU 서버를 선택할 때 GPU 클러스터 시스템의 성숙도와 엔지니어링 효율성도 고려해야 합니다. 예를 들어, GPU 통합 슈퍼컴퓨터인 DGX는 매우 성숙한 운영 체제 드라이버를 갖추고 있으며 이러한 유형의 서버는 훨씬 더 효율적입니다.

둘째, 기업은 실제 조건에 따라 엣지 서버에 대해 T4 또는 P4 해당 서버를 선택해야 하며 서버 애플리케이션 시나리오를 고려해야 합니다.

기업이 센터에서 추론을 할 때는 V100 서버를 구성하고 서버 처리량, 사용 시나리오, 수량 등의 요소를 고려해야 합니다.

다시 말하지만, GPU 서버를 선택할 때 고객 기반과 자체 기술 운영 및 유지 관리 능력도 고려해야 합니다. 자체 운영 및 유지 관리 팀이 있는 일부 대기업의 경우 상대적으로 통합된 PCI-e 서버를 선택하고 기술 역량이 약한 중소기업의 경우 GPU 서버 선택 기준도 낮아졌습니다.

GPU 서버의 선택 요소는 매우 중요하고 기술적입니다. 선택할 때 고객은 자신의 상황, 사용자 그룹, 심지어 다양한 비즈니스 시나리오에 따라 포괄적인 선택을 해야 합니다