隨著5G的普及應用，云計算，大數據和人工智能技術發展，邊緣計算發揮著越來越重要的作用，補充數據中心算力需求。計算架構要求多樣化，需要不同的CPU架構來滿足不斷增長的算力需求，同時需要GPU，NPU和FPGA等技術加速特定領域的算法和專用計算。以此，不同CPU架構，不同加速技術應用的GPU計算方式應運而生。

所以推薦具有高性能處理能力GPU計算平臺從事科研工作，下面是天津弘昌為各位科研領域的科研工作者們提的幾種常見型號參數，僅供參考。

一、雙GPU卡平臺 （暢銷塔式靜音）

    采用IntelC621芯片組，支持Intel Xeon® Scalable系列處理器，豐富的內存擴展和數據存儲，優異的計算效能結合豐富的拓展能力，擁有更高的性價比。最高可達2張 NVIDIA Tesla GPU計算卡。1200W服務器專業電源。適用于深度學習、機器學習、圖像處理、數據分析等科學研究方向，低噪音，可放置辦公室使用。

二、四GPU卡平臺

     采用IntelC621芯片組，Intel Xeon® Scalable 系列處理器，采用Nvidia高性能計算卡最高支持4張NvidiaTesla GPU計算卡，支持超大內存容量1TB，2000W（1+1）冗余電源，豐富的I/O擴展性。適用于深度學習訓練，人工智能，圖像處理、數據分析、分子模擬、數據建模等科學研究方向。

三、八GPU卡機架式高端服務器平臺

1. 平臺最高支持10 張NVIDIA Tesla GPU計算卡。

2. 支持 Inter Xeon Scalable系列處理器。

3. 支持超大內存以及數據存儲。

4. 支持電源2000W（2+2）冗余電源。

適用范圍：人工智能、氣候建模、數據分析、深度學習、機器學習、圖像處理、分子模擬、計算流體力學、數據建模等科研領域。