物超所值
享受戴爾專用GPU服務器高性能表現，價格合理
應用場景
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GPU顯卡服務器應用場景
人工智能和機器學習 GPU在深度學習和機器學習領域中扮演著核心角色。由於其並行處理能力，GPU非常適合執行復雜的數學和算法計算，這些計算是訓練和運行神經網絡模型的基礎。例如，使用TensorFlow、PyTorch等框架在GPU上訓練模型可以顯著加快處理速度。
- 網絡安全：GPU也被用於加速網絡安全應用，包括入侵檢測系統和防火墻。GPU可以提高這些系統處理大量數據的能力，提高安全事件的檢測速度和準確性。
- 服務器端遊戲渲染：雲遊戲平臺使用GPU服務器來處理遊戲的渲染任務，並將視頻流傳輸到用戶的設備。這樣用戶無需高性能的本地硬件即可享受高質量的遊戲體驗。
GPU顯卡服務器常見問題
GPU專用服務器是基於圖形處理單元（GPU）的服務器類型。GPU專用服務器擅長高性能計算、機器學習、深度學習和其他需要大量計算資源的應用。
GPU服務器可以通過多塊顯卡並行計算，大幅提高計算速度。可以在較短的時間內完成大量的計算任務，節省時間成本。並且 GPU服務器在高性能計算、深度學習、虛擬化等領域有著卓越的表現。
當前有GXT 750Ti ，GXT 1050Ti以及GXT 2060Super，後續還有更多的型號將加入可選項。
傳統CPU服務器是以CPU為核心，擅長邏輯處理與串行計算，是由CPU提供強大通用計算能力，適合處理復雜邏輯任務。適用於Web服務、數據庫、郵件服務器等通用IT服務。而GPU服務器是配備高性能GPU，專為並行計算與圖形處理設計。專攻AI訓練/推理、3D渲染、科學計算、大數據分析等計算密集型任務。GPU架構高度並行，單位功耗下計算能力強，能效比優勢明顯。