腾讯云GPU服务器（Tencent Cloud GPU Server）是一款配备高性能GPU加速器的云服务器产品，专门用于处理需要大量计算资源的应用程序，如人工智能、机器学习、深度学习等
腾讯云GPU服务器的优势
GPU 云服务器具有超强的并行计算能力，服务于 AI 训练/推理、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。提供触手可得的算力，提升业务效率与竞争力。
支持 GPU 驱动、CUDA 及 cuDNN 的自动安装，并提供部分操作系统预装驱动镜像，帮助您一键部署环境，快速接入业务。
提供腾讯云自研 IaaS 计算加速引擎 TACO Kit，为用户提供开箱即用的加速工具，用于分场景支持高性能分布式训练及推理。
GPU 云服务器 与自建 GPU 服务器对比：
优势 | GPU 云服务器 | 自建 GPU 服务器 |
弹性 | 只需几分钟时间即可轻松获取一个或若干个高性能计算实例。 可按需灵活定制，一键升级到更高性能和容量的实例规格，实现快速、平滑扩容，满足业务快速发展需要。 | 机器固定配置，难以满足变化的需求 |
性能 | 透传 GPU 性能，高效发挥 GPU 性能。 单机峰值计算能力突破 125.6T Flops 单精度浮点运算，62.4T Flops 双精度浮点运算。 | 用户手工容灾，依赖于硬件健壮性。 数据物理单点，数据安全不可控。 |
易用 | 与腾讯云云服务器 CVM、负载均衡 CLB 等多种云产品无缝接入，内网流量免费。 和云服务器 CVM 采用一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。 清晰的 GPU 驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。 | 购买装机管理，自行实现硬件扩展、驱动安装。 需跳板机登录，操作复杂。 |
安全 | 不同用户间资源全面隔离，数据安全有保障。 完善的安全组和网络 ACL 设置让您能控制进出实例和子网的网络入出站流量并进行安全过滤。 与云安全无缝对接，享有云服务器同等的基础云安全基础防护和高防服务。 | 不同用户共享资源，数据不隔离。 需额外购买安全防护服务。 |
成本 | 提供包月购买方式，无需大量资金投资购置物理服务器。 硬件跟随主流 GPU 更新步伐，免除硬件更新带来的置换烦恼。 服务器运维成本低，无需预先采购、准备硬件资源，有效降低基础设施建设投入。 | 高服务器投资运营成本。 设备高功耗，需硬件改造适配。 为保障服务稳定需高额的运维 IT 成本。 |
GPU 云服务器与 CPU 云服务器对比：
维度 | GPU | CPU |
核心数量 | 数千个加速核心（双卡 M40 高达 6144 个加速核心） | 几十个核心 |
产品特点 | 1. 高效众多的运算单元（ALU）支持并行处理 2. 多线程以到达超大并行吞吐量 3. 简单的逻辑控制 | 1. 复杂的逻辑控制单元 2. 强大的算数运算单元（ALU） 3. 简单的逻辑控制 |
适用场景 | 计算密集、易于并行的程序 | 逻辑控制、串行运算的程序 |
GPU 云服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算。如搜索、大数据推荐、智能输入法等：
原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 云服务器在数小时内即可完成运算。
原本需要数十台 CPU 云服务器共同运算集群，采用单台 GPU 云服务器可完成。
GPU 云服务器可作为深度学习训练的平台：
GPU 云服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。
GPU 云服务器和云服务器 CVM 搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。
对象存储 COS 可以为 GPU 云服务器提供大数据量的云存储服务。
用户可以使用 GPU 云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。
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，可搭建一个功能完备的深度学习离线训练系统，帮助高效、安全地完成各种离线训练任务。
腾讯云GPU服务器提供了多种型号和配置的GPU加速器，包括NVIDIA Tesla V100、T4、A100等，可以满足不同规模和需求的应用场景。同时，GPU服务器还提供了高速网络和存储资源，可以保证数据的快速传输和存储，提升了应用程序的运行效率和响应速度。
腾讯云GPU服务器支持多种操作系统和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，可以帮助用户快速构建和部署应用程序。此外，GPU服务器还提供了完善的管理控制台和API，可以方便地进行服务器的创建、配置、监控和管理。
总的来说，腾讯云GPU服务器是一款高性能、高效率、易于使用的云服务器产品，适用于需要大量计算资源的应用程序，如人工智能、机器学习、深度学习等。
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