博客纲领：
做深度学习,需要配置专门的GPU服务器吗?
深度学习通常需要专门的GPU服务器配置： **GPU需求**：在深度学习领域，GPU是核心组件，因其能显著提升计算性能。GPU的主要职责是处理数据建模和复杂算法的运行。推荐的架构是配备1到8块GPU。 **内存要求**：内存应与GPU显存大小相匹配。
深度学习是需要配置专门的GPU服务器的：深度学习的电脑配置要求：数据存储要求 在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。数据容量：提供足够高的存储能力。
总的来说，深度学习服务器配置需要综合考虑CPU、GPU和硬盘的性能，以满足其对计算资源、存储需求和稳定性的高标准。选择适合的硬件配置，能够极大地提升深度学习的训练效果和工作效率。
本地Windows系统连接远程Ubuntu系统的GPU服务器
搭建本地Windows系统与远程Ubuntu系统之间GPU服务器的连接，实现深度学习任务的远程操作。首先，确保在两台电脑上分别安装Win10系统（命名为W1）与Ubuntu系统（命名为U1），并确保系统运行稳定。在操作过程中，W1系统需安装Anconda与Pycharm，而U1系统则需要Linux版本的anconda，建议先下载对应版本的安装包。
接着，安装Linux子系统。在Microsoft Store中搜索并下载任意版本的Ubuntu，这里使用的是Ubuntu 204。安装完成后，在任务栏搜索Ubuntu打开应用，并等待其完成基本配置。在CMD命令行中输入wsl -l检查安装情况，前两个即为安装好docker后自动配置的。然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。
目标设定首要任务是确保在新电脑上安装PyTorch的GPU版本，而Windows系统的安装相对简单，将在教程末尾介绍。 准备工作首先，需要制作一个Ubuntu 04的系统安装盘，可以从官方网址下载。 硬件配置确保你的主板设置正确，尤其是对于自组装电脑，避免安装过程中出现意外。
打开任务管理器启用虚拟化。在控制面板中选择程序，启用或关闭windows功能，找到适用于Linux的windows子系统和虚拟机平台，这两个需选上并重启电脑。谷歌商店下载Ubuntu或在Microsoft store中搜索下载，建议选择LTS版本。下载并访问docker.com的网站，单击“Download for Windows”进行安装，安装完成后重启电脑。
Ubuntu系统同样内置了用于查看GPU的`nvidia-smi`指令，需先安装GPU驱动。此指令仅输出当前信息，无法实时更新。利用`watch`指令，每0.1秒刷新GPU信息，实现实时监控。对于Windows系统，通过快捷键`Ctrl + Alt + Delete`调出任务管理器，点击“详细信息”和“性能”按钮，即可查看CPU、内存及GPU占用情况。
在此处启用“适用于Linux的Windows子系统”复选框，然后单击“确定”。系统将提示您重新启动计算机。现在，您可以像坐在PCLinux前一样使用Linuxshell，或者就好像您远程连接到运行Linux的服务器一样。你只需要知道Linux命令。
目前,浪潮AI计算系统中的GPU服务器是否好用?
1、总的来说，浪潮信息的AI服务器在我们公司的应用中表现出了显著的效果。它在人工智能模型训练、推理、元宇宙和图形视频处理等领域提供了强大的计算能力，帮助我们提升了工作效率和应用体验。如果您也正在寻找高性能的AI服务器，浪潮信息的NF5468系列绝对是一个值得考虑的选择。
2、浪潮信息是中国领先的云计算、大数据和人工智能等技术服务提供商，其推出的AI服务器表现优异，具有以下特点： 高性能：浪潮信息AI服务器配备了英特尔的Xeon Scalable处理器和NVIDIA的GPU，具有强大的计算能力，能够支持深度学习、人工智能等高性能计算任务。
3、不错，碾压般的存在。浪潮在GPU服务器研发领域已经推出不了不少佳作，比如浪潮NF5448A6这款，它是面向HPC+AI计算优化的GPU服务器，系统采用高性能与高扩展的均衡设计，它的算力强大，拓展能力高，可以帮助用户更方便和低成本地获得业界领先的SXM4接口A800 GPU技术，从而构建强大领先的HPC+AI计算系统。
4、必须优秀！浪潮AI服务器结合GPU硬件拓扑对多GPU的轮询调 度优化使单卡至多卡性 能达到了近似线性扩展，同时在深度学习算法层面，结合GPU Tensor Core 单元的计算特 征。通过自研通道压缩算 法成功实现了模型的极致性 能优 化，为服务器性能的升 级提供可能。