GPU服务器
企业级独立 GPU 服务器搭载 RTX 4090、RTX 5090 与 A100 显卡，适用于企业 AI 模型训练、商业推理及工业高负载算力运算。弹性扩容独立 GPU 租用服务，满足稳定可靠的企业级计算业务需求。
独享GPU服务器租用方案
我们最新的GPU服务器可达到21760个Cuda核心。更高的基准得分意味着能够更有效和高效地处理计算操作。此外，我们的戴尔GPU专用服务器能够通过AI加速图形来支持您的创新项目。英伟达GPU的低系统延迟和逼真的图形贡献了更好的游戏和直播体验。
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GPU跑分
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GPU浮点计算能力
基于GPU RTX 5080 与其他在售型号比较
| GPU | NVIDIA A100 | GeForce RTX 5090 | GeForce RTX 4090 | GeForce RTX 4080 |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | 数据中心 AI / HPC GPU | 旗舰级 RTX GPU | 高端 RTX GPU | 性能级 RTX GPU |
| NVIDIA CUDA® 核心 | 6912 | 21760 | 16384 | 9728 |
| 基础频率 (GHz) | 不适用 | 2.01 | 2.23 | 2.21 |
| 内存 / VRAM | 80 GB HBM2e | 32 GB GDDR7 | 24 GB GDDR6X | 16 GB GDDR6X |
| DLSS | 不适用 | DLSS 4 | DLSS 3.5 | DLSS 3.5 |
| FP32 / Shader 性能 | 19.5 TFLOPS | Blackwell 125 TFLOPS | Ada Lovelace 83 TFLOPS | Ada Lovelace 49 TFLOPS |
| FP64 性能 | 9.7 TFLOPS 19.5 TFLOPS 张量核心 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 光线追踪核心 | 不适用 | 第4代 318 TFLOPS | 第3代 191 TFLOPS | 第3代 113 TFLOPS |
| Tensor 核心 (AI) | TF32：156 | 312 TFLOPS* BF16 / FP16：312 | 624 TFLOPS* INT8：624 | 1248 TOPS* | 第5代 3352 AI TOPS | 第4代 1321 AI TOPS | 第4代 780 AI TOPS |
| GPU 内存带宽 | 1,935 GB/s | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 最大热设计功耗 (TDP) | 300W | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 多实例 GPU | 最多 7 个 MIG @ 10GB | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 外形尺寸 | PCIe 双槽风冷或单槽液冷 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 互连 | NVIDIA NVLink® 桥接器 2 个 GPU：600 GB/s** PCIe Gen4：64 GB/s | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| NVIDIA 编码器 (NVENC) | 不适用 | 2x 第9代 with AV1 | 2x 第8代 with AV1 | 2x 第8代 with AV1 |
| 24/7 支援 |  | | | |
| 免费试用 | | | | |
| 快速部署 | | | | |
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我们的戴尔GPU服务器由英伟达GPU和戴尔服务器驱动。使用100%的GPU专用服务器资源，部署高性能的并行计算。
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GPU显卡服务器常见问题
01. 什么是GPU服务器？
GPU专用服务器是基于图形处理单元（GPU）的服务器类型。GPU专用服务器擅长高性能计算、机器学习、深度学习和其他需要大量计算资源的应用。
02. 使用带GPU服务器有什么好处？
带GPU的专用服务器相比传统的CPU有多种优势，如更快的处理速度，对图形和机器学习算法的性能提升，以及处理大量数据的能力。戴尔GPU服务器设计为可扩展的，随着计算需求的增长可以轻松扩展。
03. 如何选择适合我的带GPU的专用服务器？
在选择带GPU的专用服务器时，需要考虑一些关键因素，如你的应用的计算需求，你需要处理的数据量，以及你的预算。考虑这些因素可以帮助你找到可靠且高性能的带GPU的专用服务器。
04. 带GPU服务器的价格和性能如何？
带GPU的专用服务器，包括我们的戴尔GPU专用服务器，通常比传统服务器更贵，但提供更高的性能。尽管初始投资更高，但带GPU的专用服务器可以提高效率和性能，因此长期来看可以节省成本。在选择带GPU的专用服务器时，需要考虑你的需求和预算。