如何选择GPU服务器呢？

　　一、简单深度学习模型，使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测，GPU云服务器带有强大的计算能力，可作为深度学习训练的平台，可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统，帮助完成基本的深度学习模型。

　　二、复杂深度学习模型，GPU服务器具有强大的计算能力，可以将GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器CVM提供的计算服务、对象存储COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，图片、视频编解码，可以采用GPU服务器进行渲染，利用GPU加速器指令，让数以千计的核心为您所用，加快图形图像编码渲染速度。

如何选择GPU服务器？

　　一、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。

　　二、在边缘服务器租用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。

　　三、需要考虑配套软件和服务的价值。配套的服务可以更好的解决您所遇到的问题。GPU CAT云服务器为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

　　GPU资源快速获取

　　全国四大IDC机房数据中心，一键创建GPU云服务器即可快速获取超强计算能力，易用高效、无性能损耗，资源快速获取。

　　高效计算，卓越性能。透传GPU，用户独享，极致发挥GPU性能，单GPU峰值计算能力突破13.4TFLOPS单精度浮点运算。

　　资源动态分配。GPU云服务器基于Munu（木牛）分布式任务管理系统，可同时管理5000台GPU节点，资源调度弹性灵活，支特Linux/Windows/CPU/GPU异构系统混合使用，系统还支持复杂的优先级/资源匹配逻辑以及拥有可持续运营的超高可靠性。

　　金融级安全防护。GPUCAT云服务器安全可靠、高速传输的公网访问，并支持通过内网方式访问。并提供防火墙、服务器性能监控等多重安全方案。采用瑞云自研镭速高速传输协议，数据传输全程AES-256加密传输，保证数据高效安全送达。