如何选择合适的GPU服务器
随着互联网的飞速发展，云计算，云渲染，云服务等平台兴起，各种算力平台也开始崭露头角，深度学习似乎不再遥不可及，对于刚刚入门深度学习的小白，在高性价比的基础上挑选一个合适的云服务器是非常重要的，本文就从CPU与GPU的区别以及如何去选择GPU服务器的角度展开。
一、什么是CPU？什么是GPU？
虽然大部分看到这篇文章的小伙伴都对这两个基础概念非常清楚了，但是本文还是选择赘述一下
1、所谓CPU即中央处理器（CPU，central processing unit，缩写：CPU），是作为整个计算机系统的运算和控制的核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU是最核心的部件，也是整个数据处理的最根本的部件。2、所谓GPU即图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
当然，上面是百度给出的解释，非常的不“人性化”
GPU 与 与 CPU区别：
从 GPU 与 CPU 架构对比图可以看出，
CPU 的逻辑运算单元较少，控制器占比较大；GPU 的逻辑运算单元小而多，控制器功能简单，缓存也较少。
GPU 的众多逻辑运算单元呈矩阵排列，可以并行处理数量众多但较为简单的处理任务，图像运算处理就可以进行这样的拆解。
GPU 单个运算单元处理能力弱于 CPU，但是数量众多的运算单元可以同时工作，当面对高强度并行计算时，其性能要优于 CPU。
GPU擅长对大数据进行简单重复的运算，特别是对浮点数的运算以及矩阵的运算（图像在内存中以矩阵的形式存储）
架构对比图（图源：百度）
二、CPU服务器和GPU服务器之间的区别
1、指令集不同
家用或者工作用电脑配备的普通CPU，通常为CISC复杂指令集，追求指令集的大而全，尽量把各种常用的功能集成到一块，但是调用速度和命中率相比服务器CPU较低一些。服务器CPU的指令一般是采用的RISC（精简指令集）。这种设计的好处就是针对性更强，可以根据不同的需求进行专门的优化，能效更高。
2、缓存不同
缓存也决定着CPU的性能，由于服务器CPU对运算性能要求高，所以服务器CPU往往应用了最先进的工艺和技术，并且配备了一二三级缓存，运行能力更强。服务器CPU很早就用上了3级缓存。普通cpu是近几年才用上了缓存技术。
3、接口不同
服务器cpu和普通cpu接口往往不同，目前服务器CPU接口大多为Socket 771、Socket 775、LGA 2011、LGA 1150相比普通通CPU接口尽管不少相同，但实际上搭配的主板并不相同。服务器cpu配备的主板通常没有显卡卡槽，因为CPU自带的核心显卡即可满足需求，并且其CPU总线带宽比家用CPU高。
4、稳定性要求不同
服务器CPU是为了长时间稳定工作而存在的，基本都是设计为能常年连续工作的。服务器CPU相比家用CPU在稳定性和可靠性方面有着天壤之别，一般服务器都是365天开机运行，只有偶尔停机维护，对稳定性要求极高。普通CPU则是按72个小时连续工作而设计的，家用电脑在不使用时，我们还是习惯让他保持关机状态，一般每天都会关机。
5、多路互联支持不同
多路互联是服务器上的一项技术，比如服务器主板可以同时拥有多个CPU插槽，可以同时安装多个CPU，这个就是CPU多路互联技术，这项技术目前只有服务器CPU才支持，普通家用电脑，一块主板只可以安装一个CPU，不支持多路互联。
三、如何选择GPU服务器
首先，我们需要了解下，GPU主要分三种接口，目前市面上可以进行交付的主要是传统总线接口、PCIe接口和NV-Link接口的。
NV-Link接口类型的GPU典型代表是NVIDIA V100，采用 SXM2接口。在DGX-2上有SXM3的接口。NV-Link总线标准的GPU服务器可以分为两类，一类是NVIDIA公司设计的DGX超级计算机，另一类是合作伙伴设计的NV-Link接口的服务器。DGX超级计算机不仅仅提供硬件，还有相关的软件和服务。
传统总线接口的GPU，目前主流的有这几款产品，比如 PCI-e接口的V100、 P40（P开头指的是上一代PASCAL架构）和P4，以及最新的图灵架构T4等。其中比较薄和只占一个槽位的P4和T4，通常用于Inference，目前也已经有成熟的模型进行推理和识别。
传统PCI-e总线的GPU服务器也分为两类，一类是OEM服务器，比如曙光、浪潮、华为等其他国际品牌；另一类是非OEM的服务器，也包括很多种类。选择服务器时除了分类，还要考虑性能指标，比如精度、显存类型、显存容量以及功耗等，同时也会有一些服务器是需要水冷、降噪或者对温度、移动性等等方面有特殊的要求，就需要特殊的服务器。
其次选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。
在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；
同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；
还有些对总线标准有要求，因此选择GPU型号要先看业务需求。
GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。
在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。
当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：
在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。
需要考虑配套软件和服务的价值。
要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的从底端的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。