算力管理

这两年，身边做AI训练、渲染和科学计算的团队，越来越多地把本地GPU服务器搬到云上。原因大多很朴素：采购周期长，显卡代际更新快，机房的电和散热也越来越吃紧，而云上可以按需加减机器。不过GPU服务器迁移上云远不止把数据盘拷过去。驱动、框架、数据、网络，每一层都可能卡住进度。下面结合一个实际的迁移案例，把我们认为可以照着做的流程讲清楚。 一、先想清楚为什么迁 动…

标题：设计渲染场景下云桌面GPU服务器配置差在哪，费用怎么算 设计、影视、医疗影像和AI研发这几类团队，对图形算力的要求一年比一年高。本地工作站不好统一管理，数据散落在各台机器上，安全也难保证。云桌面GPU服务器的思路是把显卡和系统集中放到机房或云端，员工用一台轻量终端连上去干活，体验接近本地工作站，所以越来越多企业开始考虑它。 云桌面GPU服务器是什么 服…