博文纲领：
gpu服务器是什么?有什么作用?
GPU服务器是基于GPU的应用于多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，主要作用在于提供极致的计算性能。具体解释如下： 定义：GPU服务器是利用图形处理单元进行高速数据处理的服务器。GPU以其强大的并行处理能力，在视频编解码、深度学习、科学计算等领域展现出了卓越的性能。
GPU服务器是专为图形处理和高性能计算设计的计算平台，适用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种应用场景。它通过强大的图形处理能力和高性能计算能力，提供卓越的计算性能，有效减轻计算压力，提升产品的处理效率和市场竞争力。
GPU服务器是一种配备高性能图形处理器的服务器。其作用主要体现在以下几个方面： 图形处理与计算加速。 GPU服务器的主要功能是利用GPU进行高效的图形处理和计算加速。GPU具备强大的并行处理能力，能够同时处理多个任务，适用于大规模数据处理和高性能计算应用。
GPU服务器是一种配备了高性能图形处理器的服务器。其主要作用是进行高性能计算、图形渲染和深度学习等任务。GPU服务器中的GPU主要用于加速处理计算机中的图形数据和计算任务。相比于传统的CPU，GPU具有更多的核心和更高的浮点计算能力，使得它非常适合处理大规模的数据并行运算任务。
22年低成本深度学习服务器搭建指南
年低成本深度学习服务器搭建指南如下：核心配置：显卡：推荐使用三个插槽的涡轮版3090显卡，因其性价比高，价格稳定在6000左右。四张显卡的全新主机成本可控制在55万之间。主板与CPU：推荐两套方案，LGA3647的双路8259CL/8272CL搭配超微X11DPIN，或EPYC2 7642搭配技嘉MZ32AR0等主板。
构建2022年低成本深度学习服务器的指南，核心是一个多卡架子，理想方案是使用单层挖矿用的架子，加上三个插槽的3090显卡。考虑到涡轮版3090的价格稳定在6000左右，性价比高。如此配置，全新4卡3090主机成本控制在5万左右，甚至可以降至5万左右。
首先，配置深度学习环境服务器（cuda+cudnn+anaconda+python）在GPU服务器上。参考Nvidia-docker教程进行配置。拉取nvidia/cuda镜像，根据Linux版本（本例为Ubuntu04）和服务器cuda驱动（本例为15），选择cudnn8-devel版本。在服务器端拉取镜像。使用dockerfile创建自定义镜像。
配置网络：服务器配置好网络后，可远程访问。首先，准备服务器IP地址、子网掩码、网关、DNS。获得网卡名称以用于配置文件。接下来，通过以下步骤完成网络配置：进入网络配置文件所在路径。
服务器大讲堂|超A服务器开箱鉴赏系列之4U8GPU智能型选手
1、超微AS4124GSTNR是一款4U高度的8 GPU智能型服务器，其主要特点和优势如下：GPU兼容性：开放兼容：该服务器能够兼容多种PCIe显卡，不仅支持英伟达的产品，还可以选择AMD的GPU，如Instinct系列，提供了更广泛的硬件选择。核心配置：双路CPU：采用双路AMD EPYC 7003/7002系列CPU，提供强大的处理能力。
2、在益企研究院的“超A服务器”开箱鉴赏系列中，第四集聚焦于一款4U的8 GPU服务器。本次解读的主角是超微（Supermicro）A+（APlus）服务器产品线的AS -4124GS-TNR，它与前一集介绍的超微（Supermicro）A+ Server 4124GO-NART不同之处主要体现在支持的GPU上。