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厂商众多,GPU云服务器究竟哪家好?一文解决疑惑

作者/来源:小睿 发布时间:2020-02-28

GPU云服务器成为云计算、大数据以及人工智能时代所必需的。众多周知,GPU云服务器加速服务,有效解决用户面临的大量计算压力,大幅度的简化部署和运维的复杂度。

面对庞大的数据量,我们不能要求人工计算,并且CPU不能处理大量数据集以及并行操作,此时GPU的出现帮助用户解决痛点,可以执行处理高速、实时的并行任务。因而,GPU的特性也就决定了GPU云服务器的使用场景,GPU云服务器大多适用于人工智能、深度学习、科学计算、医学研究、图形可视化等应用场景,完美适应因时代进步造成的用户的难点痛点。

云服务

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既然已经了解了GPU云服务器的优势,那么,不可避免的是如何选择GPU云服务器。毕竟,如今大大小小的云服务提供商众多,如何在这些云服务商里面选择GPU云服务器才是重中之重。

问题来了:GPU云服务器哪家好?

在用户购买GPU云服务器之前,可能最先想到的是那些有名的大规模的云服务提供商,但是价格昂贵使用户望而却步。此外,其他云服务提供商也同样优秀,并且可以在价格优秀的情况下既保证了GPU云服务器的质量又保证了可以充分满足用户需求。下面从几个方面给大家一些选择GPU云服务器的建议。

1)网络基础设施和数据中心位置

对于服务提供商而言,数据中心的位置至关重要,因为它将极大地影响许多因素数据中心的位置也会影响网络延迟。企业位置离数据中心越近,延迟越短,数据到达客户端的速度就越快。

2)技术支持

确保提供商的平台和首选技术符合您当前的环境和/或支持您的云目标。提供商的云架构,标准和服务是否适合您的工作负载和管理偏好?评估您可能需要进行多少重新编码或自定义,才能使工作负载适合其平台。

许多服务提供商提供全面的迁移服务,甚至在评估和计划阶段提供帮助。确保您对提供的支持有很好的了解,并将其与项目任务相对应,并确定由谁来做。通常,服务提供商的技术人员可以填补您的迁移团队中的技能空白。

3)可靠性与性能

可以使用多种方法来评估服务提供商的可靠性。首先,对照过去几个月的服务水平协议检查服务提供商的绩效。一些服务提供商发布此信息,但其他服务提供商应根据要求提供。

停机是不可避免的,每个云提供商都会在某个时候发生停机。供应商如何应对那至关重要的停机时间。确保提供的监视和报告工具足够,并且可以集成到您的整体管理和报告系统中。

了解提供商的灾难恢复规定,流程及其支持您的数据保留期望(包括恢复时间)的能力。这应该包括数据的重要性,数据源,调度,备份,还原,完整性检查等。

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