什么显卡支持服务器(服务器可用的显卡型号有哪些?)
什么显卡支持服务器
显卡在服务器中的应用相对于桌面电脑来说比较少见,但在一些高性能计算领域、云游戏/云计算等方面仍然有相应的需求。如果要在服务器中安装显卡,需要优先考虑服务器主板的PCIE插槽类型、功率以及散热问题。下面介绍几个主流显卡型号。
NVIDIA Tesla V100
NVIDIA Tesla V100是一款基于Volta架构的高性能计算显卡,主要是为数据中心和HPC应用而设计。Tesla V100具有每秒可达125Tflops的计算能力,采用16GB或32GB HBM2内存,带宽高达900GB/s,同时还内置了Tensor Cores,可以极大地加速DNN和深度学习工作负载。Tesla V100仅支持PCI-E 3.0 x16接口,需要配备两个8-pin电源连接器,最大功耗为300W。
AMD Radeon VII
AMD Radeon VII是一款基于7纳米工艺的高性能计算显卡,主要针对科学研究、高性能计算、机器学习和深度学习等工作负载。Radeon VII采用了16GB HBM2内存,带宽高达1TB/s,支持PCI-E 3.0 x16接口,需要两个8-pin电源连接器,最大功耗为300W。相比于上一代Vega 64,Radeon VII有更高的时钟频率和更大的内存带宽。
NVIDIA TITAN RTX
NVIDIA TITAN RTX是一款针对计算和AI放映的显卡,它采用了Turing架构,配备了4608个Cuda核心和576个Tensor核心,具有每秒130Tflops的运算能力。TITAN RTX支持PCI-E 3.0 x16接口,配备11GB GDDR6内存,带宽高达616GB/s,最大功耗为280W。另外,TITAN RTX还可以使用NVLink连接多个TITAN RTX,实现更高的并行计算性能。
除了上述三款显卡,还有很多适用于服务器的显卡,例如NVIDIA Quadro P2000、AMD Radeon Pro WX 7100等。在选择显卡时,需要根据自己的需求和预算来决定,同时还需要注意主板的兼容性、电源和散热。如果是用于深度学习等计算密集型工作负载,推荐选择具备Tensor Cores加速的NVIDIA Tesla系列显卡;如果是用于科学研究、运算和数据处理等领域,可以考虑AMD Radeon VII;如果是用于多GPU并行计算和AI放映,NVIDIA TITAN RTX是不错的选择。