应用场景
高性能计算
常见的高性能计算应用包括计算流体力学、分子动力学、有限元分析等，通常需要高精度算力来满足应用对精度的要求。消耗大量计算资源的同时会产生大量临时数据，对存储带宽与时延有非常高的要求。
我们能提供
- 提供最新的NVIDIA Tesla NVLink A100 GPU等型号的GPU，最高312TFLOPS的FP16深度学习计算性能，为AI和高性能计算打造功能强大的可扩展GPU加速服务平台。
- 可选择NVIDIA Tesla A100、NVIDIA Tesla V100等支持双精度浮点计算的GPU型号。
深度学习
针对深度学习的训练负载，有大批量的数据需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求；针对深度学习的在线推理场景，相比训练负载，推理负载对GPU性能的要求降低，但对运行稳定性要求更高，对服务器响应延时也有了更高要求。
我们能提供
- 提供支持Tensor Core功能的GPU做计算加速高性能的GPU型号来缩短网络模型的收敛时间。
- 可选择分布式训练提高计算效率并选择支持高速GPU互联能力的型号，例如Nvidia Tesla A100、Nvidia Tesla V100等。
- NVIDIA Tesla T4 在满足性能要求的同时，提供更具性价比选择，同时支持GPU硬件级解码功能并加速端到端的图片类推理性能。
图像/视频渲染
专业级CAD、视频渲染、图形处理存在计算量大，处理时间长等问题，GPU卡可以提供强大计算能力。
我们能提供
- 单精度FP32，性能高并支持光线追踪的GPU型号，例如Tesla A10、Tesla T4等。
- 基于Turing架构的NVIDIA Tesla T4 GPU加速器，具有极佳的图形计算能力。
- 终端或者客户端通过专用网络连接到主机来进行日常的工作，主机服务器常集中部署在数据中心机房，可通过GPU卡处理图形工作负载。
