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思科與Pure Storage所發展的融合式基礎架構FlashStack，在去年針對人工智慧與深度學習的應用，推出專用的解決方案，名為FlashStack for AI，當中採用Pure Storage的FlashBlade全快閃儲存陣列，可搭配思科的UCS伺服器，實現Pure Storage提出的資料中樞架構Data Hub，同時，也整合了思科最新推出的GPU伺服器C480 ML M5，裡面搭配Nvidia Tesla V100 SXM2、32GB記憶體版本的GPU加速卡。
而在今年1月公布的更新規格當中，FlashStack for AI還可同時結合思科UCS C240 M5（搭配Nvidia Tesla V100 PCIe、32GB版本的GPU加速卡），以及UCS C220 M5（搭配Nvidia T4），並支援Nvidia Virtual Compute Server的GPU虛擬化應用，讓虛擬機器也能夠運用多個虛擬GPU，來進行人工智慧與機器學習的處理。
https://www.ithome.com.tw/review/133570
從2018年底到2019年，市面上，出現多臺GPU伺服器以採用Nvidia T4這張GPU加速卡為主要訴求，而技嘉推出的G191-H44，算是在這類產品發表的第一波當中，相當引人注目的，因為這款1U伺服器可搭配4張體積較小的T4、通過NGC Ready認證，也能搭配體積較大的Tesla V100，同時，用戶還能在上面使用英特爾推出的Opane DC Persistent Memory。
https://ithome.com.tw/review/134505
從2018年底到2019年，市面上，出現多臺GPU伺服器以採用Nvidia T4這張GPU加速卡為主要訴求，而技嘉推出的G191-H44，算是在這類產品發表的第一波當中，相當引人注目的，因為這款1U伺服器可搭配4張體積較小的T4、通過NGC Ready認證，也能搭配體積較大的Tesla V100，同時，用戶還能在上面使用英特爾推出的Opane DC Persistent Memory。
https://ithome.com.tw/review/134505
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tesla t4 gpu 在 [請益] 機器學習Nvidia Tesla T4 or Quadro RTX - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
目前打算購入一台機架式伺服器，目標是HPE或Dell的2U型號，如HP DL380 G10的入門雙路配置
諮詢了業務代表，考慮到目前的PCI-e lanes的狀況，
Tesla T4是可以插入七塊的，而Quadro RTX 8000因為預算的緣故，大概只能購入兩塊
Tesla T4是不支援NVlink的
不過Quadro RTX8000有一個問題，如果我想把兩塊配置到不同的CPU上，伺服器的PCIe托架是分開的，似乎沒有這種NVlink 可以把兩塊連起來？
（以上都是Passive版，即低卡主動散熱無圖像輸出介面）
還是說靠PCI-e傳輸資料已經足夠了，不需要NVlink？
另外RTX Titan的價格似乎比較好，價格就比Tesla T4貴一點，可是記憶體大了非常多。不過就Driver狀況來講，運算速度會不會差很多？
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※ 編輯: hizuki (38.106.22.59 美國), 04/18/2020 15:18:20
※ 編輯: hizuki (38.106.22.59 美國), 04/20/2020 02:07:46
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