哪家服务商GPU更适合深度学习领域?

现在基本上都会选择云服务让电脑上云，租用云服务器的方式来完成深度学习领域需要的高配电脑服务。总体而言，NVIDIA目前最适合深度学习的GPU是RTX3080和RTX3090。

NVIDIA Tesla V100 服务器：具备高性能计算能力和内存容量，适用于深度学习、大规模数据分析和AI训练等场景。 AMD Radeon Instinct MI60 Server：可用于机器学习、高性能计算和图形渲染等领域，具备高速内存、流式计算和稳定性等特点。

深度学习GPU服务器属于异构计算服务器，将并行计算负载放在协处理器上。如果推荐，首选一定是英伟达GPU服务器，或者选择英伟达授权的官方代理也是可以的。国内有很多英伟达代理商，蓝海大脑就是其中之一。有兴趣的可以去了解一下。

中国“芯”系列:国产GPU主要企业详细介绍

中国“芯”系列：国产GPU主要企业包括沐曦集成电路、壁仞科技、燧原科技、地平线、黑芝麻。 沐曦集成电路：致力于设计具有完全自主知识产权的高性能通用GPU芯片，主要应用于异构计算等领域。公司计划采用5nm工艺技术，研发全兼容CUDA及ROCm生态的国产高性能GPU芯片，满足HPC、数据中心及AI等方面的计算需求。

中国国产GPU厂商包括华为、寒武纪、壁仞科技、天数智芯和沐曦集成电路等。华为的升腾计算产业推出了升腾310和升腾910两款GPU卡，分别用于推理和训练业务，性能强劲。寒武纪专注于人工智能芯片产品的研发，其思元370芯片是国内第一款公开发布支持LPDDR5内存的云端AI芯片，内存带宽是上一代产品的3倍。

中国国产GPU厂商包括华为、寒武纪、壁仞科技、天数智芯和沐曦集成电路等。华为：华为的升腾计算产业以升腾AI处理器为核心，推出了包括升腾310和升腾910在内的多款GPU产品，分别针对推理和训练业务。

为什么是GPU?一文深度梳理AI算力芯片

在AI算力芯片领域，产业链分为CPU、GPU、ASIC、FPGA等。从CPU到GPU，再到ASIC、FPGA，各有特点。CPU是中央处理器，负责执行指令；GPU侧重并行计算，处理大规模简单计算；ASIC根据特定需求定制计算能力，但应用场景有限；FPGA则通过现场编程满足特定需求。在CPU的发展中，多线程和多核设计提高了处理效率。

国际主流AI芯片 谷歌TPU：专为机器学习设计，最新升级版本TPU v5p性能显著提升，训练效率是TPU v4的8倍，同时在内存和带宽方面也有显著增强。谷歌对AI芯片市场的迅速扩张持乐观态度。AMD MI300系列：包括MI300X和MI300A，分别在训练和推理方面表现出色。

算力，作为衡量计算设备性能的指标，是GPU等硬件评估的重要标准之一。然而，TFLOPS、TOPS等术语在算力行业中常引发误解，本文将对此进行梳理，以帮助读者更好地理解这些概念及其区别。TFLOPS，即每秒浮点运算次数万亿次，是评价GPU算力的主流指标之一。与此不同，TOPS则通常用于评估处理器算力或INT8运算能力。