当下要说最火、听起来又高大上的行业，应该非AI人工智能、大数据、物联网等莫属了，但大部分知道人工智能或者深耕此行业的人，都知道，人工智能需要建立在大量的数据计算和处理上，也就是说都需要使用到GPU服务器才能在应用层面：GPU是就是显卡的处理器，专门用来处理图形计算任务。
在数据层面：GPU拥有大量计算能力，接受CPU调度，擅长梳理密集型的数据运算，在人工智能大数据训练方面有着绝对的优势。因此面对这种GPU的服务器怎么样才能达到最优托管呢？
人工智能行业，GPU服务器有哪些应用场景?
基于GPU服务器的优势，使得人工智能在医疗、搜索引擎、游戏、电商、金融、安防等行业有着广泛的应用。医疗、游戏、电商、金融、安防等行业都是服务器易受攻击的、对带宽的稳定性以及运维服务都有一定的要求的行业。
托管需要注意什么？
一、机房电力是否充足
一般情况下GPU服务器功耗比较大，所以在选择托管机房的时候必须要对机房的电力系统做深刻细致了解。
GPU服务器托管都是采用包机柜的形式托管到数据中心
GPU服务器功耗大，耗电量大，每台机器基本都是2000W以上功率
GPU服务器对带宽和IP需求量小，成本重点关注机柜的功率即可
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48U机柜： 32A =7000/月/个
48A =12000/月/个
68A= 17500元/月/个
二、带宽是否稳定资源是否充足
对于人工智能行业来说，带宽是否稳定也影响到业务的运营，很多时候都涉及到多人同时使用的状况，如果不稳定的话很有可能对前端业务带来一连串的负面影响。其实不论是什么业务，如果带宽不稳定，常断常拥塞都会影响业务。毕竟互联网应用最关键的就是通过网络连接用户从而提供服务。带宽资源是否充足是否能随时弹性升级，也是考量一个机房的硬性标准之一。
三、机房基础设施以及运维服务
机房的硬件配备基础设施建设其实是很能代表一个机房的好坏，可能大部分的用户对于机房没有概念，觉得价格低能满足托管要求就可以了，但小编可以负责人的告诉大家，很多市面上看似高大上的机房可能往往真实环境并没有你想象的如此完美，可能人家是小厂房没有驻场运维，没有符合标准的安全系统、空调系统、监控系统和正规的机房是差别特别大的，好的机房你能感受到服务和一整套合乎规范的监管流程。因此在家在托管服务器的时候，还是要选择正规的机房，有机会的话能实地参观就更好了。
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