一、现在有哪些公司的GPU服务器比较好？
思腾合力的GPU服务牌 GPU 服务器及通用 X86 服务器，而且他家的 GPU 服务器也有很多系列的，应用于不同场景，比如我们单位用的IW2201-2G，绿色节能，安全可靠，为全新数据中心优化，而且易维护，易管理，提高工作效率
二、超微服务器国内靠谱的代理商有哪些?
说实话,我也喜欢超微的产品,超微服务器性能高，稳定性好。很多自主品牌都会选用超微主板，他们的研发能力很强。有几百款各种服务器，很多大公司和研究机构都会选择超微来组集群。在国内选择超微代理商，关键是看口碑信誉和售后,联泰集群售后做的不错。
三、如何部署GPU满足服务器工作负载需求
服务器负载，如大数据分析，对数据的可视化和演示功能需求更高，以展示更复杂数据。服务器也需要更多图形处理能力来满足现在虚拟化后的终端任务需求。 目前为止，多数服务器厂商忽视了图形需求，因为传统的数据库或文件及AD服务器等工作负载并不需要这样的演绎和可视功能。系统设计师选择放弃GPU以满足降低服务器成本和最小化系统能耗需求。 但是随着虚拟化时代到来，以及对多媒体和可视化工具需求的提升，促使业务部门重新考虑服务器的图形显示硬件。随着服务器技术的发展，厂商开始考虑提供硬件直接集成GPU的服务器。 在部署高性能GPU之前，一定要先规划和测试，因为服务器和PC、工作站不同，没有提供插槽空间和电源线。 高性能GPU扮演的角色 服务器中的GPU扮演的角色和客户端计算机中一样：GPU把应用的图形处理指令从主处理器中解放出来。该过程释放了主处理器资源用于其它任务并在硬件上执行应用的图形处理指令，满足我们现在对更高级别精致的、栩栩如生的渲染、视频加工和可视化的需求。没有GPU，图形指令需要软件仿真然后占用主处理器资源，导致无法承受的低性能表现。 例如，应用虚拟化，可以允许服务器支撑多个用户共享的应用。如果该共享应用需要图形功能，例如视频渲染工具，那么服务器必须提供该功能。另外，虚拟桌面（VDI）也可以支持终端集中到服务器上。本例中，3D建模软件和其它图形工具通常会运行在桌面PC的环境中，现在已经在基于服务器的虚机上，同样需求额外的图形处理功能。 在虚拟服务器上安装GPU 高性能GPU通常以高度专业化的图形适配卡方式安装到传统服务器中，如NVIDIA的Tesla，安装在服务器的可用PCIe插槽中。这是最简易也是最常见的对现有无板载GPU的服务器进行改进的方式，但是仍有些需要考虑的挑战。 这些GPU卡通常是很大、电力需求很高的设备，而服务器通常提供只有1或2个PCIe插槽，其中之一可能已经被其它的PCIe扩展设备占用，如多端口网卡或IO加速器等。即使有合适的空闲插槽，一块GPU卡加上完整的大型散热片和风扇，通常超出可用空间的大小。 您需要记住一点，GPU卡需要数百瓦特的系统电力供应。这个需求可能对配置较小的电源供应模块，以实现高效率和最低能耗的服务器平台带来问题。一些系统可能需要升级电源以及提供额外的电源线来适应GPU卡。PCIe总线也无法提供这么多的电量给支撑的设备。 最后，增加GPU卡总是一个需要经过验证可行性的项目。IT专家将需要对GPU卡的部署进行非常仔细的评估和验证服务器的能力，确认其能否在各种操作条件下支撑GPU负载。 无论如何，新的服务器已经直接把GPU的问题考虑在服务器的主板设计上。超微公司的SuperServer 1027GR-TRFT，结合了板载Matrox的G200eW GPU，使得您的集成更为简单。该GPU不需要PCIe插槽，而且电源供应已经考虑了运行额外GPU芯片的需求。 服务器GPU的软件需求 对于任何计算机而言，图形显示平台都是必须的子系统，但是除了物理空间和电源供应问题外，GPU还需要跟服务器的操作系统相兼容。 NVIDIA现在用于服务器的Tesla仅支持32位和64位的Linux。为扩展其应用范围，该GPU需要支持Windows Server2012的驱动，包括对hypervisor的支持，如vSphere或Hyper-V。简言之，需要有一些机制保证CPU核心可以共享GPU。这对于很多桌面都需要图形功能的VDI部署而言尤其重要。 数十年来，服务器供应商避免使用图形功能，更愿意把高性能图形渲染和可视化工作放到带有独立显卡子系统的终端设备上。随着虚拟化使得应用和终端整合到数据中心，图形功能也需要迁移到服务器硬件上。责编：王珂玥
四、GPU服务器有哪些应用场景？
GPU服务器的主要应用场景
海量计算处理
GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：
• 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。
• 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。
深度学习模型
GPU服务器可作为深度学习训练的平台：
1.GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。
2.GPU 服务器和云服务器搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。
3.对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。
以上十次方的回答，希望能够帮到你。
