GPU虚拟化与计算型区别？

GPU虚拟化与计算型区别？

像这种GPU的云服务器的话，他的这个性能是非常好的，然后它的计算性能稳定可靠，一般用于一些企业级的或者是一些将大数据向这个人工智能深度学习等相关的一些业务吧。

包括我们的图形图像渲染，比如说视频渲染，动画渲染制作等等相关的一些领域，还有就是我们的航空航天等其他的一些领域使用，那么这种GPU类型的服务器，我们可以看到它有两种，有一种是GPU计算型服务器，还有一种就是说他的这个GPU虚拟化型那么虚拟化的话，它是指的这个3D虚拟技术等相关的一些领域。

其实这两者的话整体来看他们都是属于一个类型的，都是属于GPU型的，这个服务器，所以一般来说的话在性能方面在价格方面的差异也是不大的，那么这个服务器的话一般来说都是一些稍微比较大型一点的公司企业使用或者说用做这种，比如像人工智能比较多。

深度学习对服务器的算力要求很高，因此一般建议选择GPU型服务器，各大云服务器厂商都有对应产品。

1、阿里云GPU计算型云服务器，可选择GPU计算型实例规格族gn7e，GPU计算型实例规格族gn7，GPU虚拟化型实例规格族vgn6i等等。做深度学习，例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用都可以。

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2、腾讯云GPU云服务器，常见的可以选择，GPU计算型GT4，GPU计算型GN10Xp，GPU计算型GN7，GPU计算型GI3X等机型。GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为 IaaS 层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。

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GPU云服务器

3、Ucloud优刻得GPU型云服务器，可以选择Tesla T4S *1，GPU型G4，高性价比显卡3 *2等。专享高性能GPU云主机，面向AI训练、图形处理、科学计算等领域，可大幅提升图形处理和计算能力，并具备易用、弹性、低成本等特性，有效缓解计算压力。提供英伟达T4、V100S、2080Ti 、3090等多种机型显卡，满足您不同需求，预装Docker、CUDA、PyTorch、TensorFlow等，开箱即用，节省安装调试时间。

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