选择GPU服务器的基本原则，首先看下不同类型AI服务器的比较，从左上方到右下角依次是CPU、GPU、FPGA、TPU、ASIC，从横轴来看，越往右性能（Performance）越好。

纵轴Programmability/Flexibility是指服务器的可编程性和灵活性， ASIC的性能最好，因为它是将算法固化在芯片上，算法是比较固定的，所以它的性能最好的，但是它的编程性和灵活性就相对比较弱。而CPU的灵活性和编程性最好，但性能最弱。总的来说，GPU的灵活性比CPU弱，但它的性能更好。往下依次是FPGA、TPU以及ASIC。

在实际选择时需要考虑到功耗、成本、性能、实时性等各方面因素，尤其是一些具有专用目的的处理器，如果算法已经固化并且很简单，可以考虑ASIC，因为ASIC性能好且功耗低。如果是在训练或者通用情况下，GPU则是更好的选择。

选择GPU服务器的基本原则

在介绍选择GPU服务器的基本原则之前，先来跟大家介绍下常见的GPU和GPU服务器。

常见的GPU，按总线接口类型，可以分为NV-Link接口、传统总线接口以及传统PCI-e总线三种。

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。

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：

第一、 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。

第二、 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。

第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。

第四、 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。

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