在为您的业务选择服务器时，有许多因素需要考虑，包括内存、处理器、存储和网络连接。根据您的具体需求，不同配置服务器的价格也各不相同。
在本文中，我们将探讨不同配置服务器的定价指南，以便您在做出购买决定之前做出明智的选择。
内存
内存是存储服务器正在运行的程序和数据的重要组件。它决定了服务器一次可以处理多少任务，以及处理这些任务的速度。
内存的定价根据其类型、容量和速度而异。以下是不同内存类型的平均价格：
- DDR3：每GB约5-10美元
- DDR4：每GB约10-15美元
- DDR5
处理器
处理器是服务器的大脑，它负责处理所有计算任务。处理器的速度和核心数量决定了服务器处理工作负载的能力。
处理器的定价根据其类型、速度和核心数量而异。以下是不同处理器类型的平均价格：
- 英特尔至强：每核约100-500美元
- AMD锐龙：每核约50-200美元
处理器的速度也会影响价格。速度越快，价格就越高。以下是不同处理器速度的平均价格：
- 2.0GHz：每核约100-200美元
- 2.5GHz：每核约150-250美元
- 3.0GHz：每核约200-300美元
- 3.5GHz：每核约250-350美元
处理器的核心数量也会影响价格。核心数量越多，价格就越高。以下是不同核心数量的平均价格：
- 4核：约400-800美元
- 8核：约800-1200美元
- 16核：约1200-1600美元
- 32核：约1600-2000美元
存储
存储是存储服务器数据的地方。它决定了服务器可以存储多少数据，以及访问这些数据的速度。
存储的定价根据其类型、容量和速度而异。以下是不同存储类型的平均价格：
- HDD（硬盘驱动器）：每TB约50-100美元
- SSD（固态驱动器）：每TB约100-200美元
- NVMe（非易失性存储器express）：每TB约200-300美元
存储容量也会影响价格。容量越大，价格就越高。以下是不同存储容量的平均价格：
- 1TB：约50-100美元
- 2TB：约100-150美元
- 4TB：约150-200美元
- 8TB：约200-250美元
存储速度也会影响价格。速度越快，价格就越高。以下是不同存储速度的平均价格：
- 7200RPM：每TB约50-100美元
- 10000RPM：每TB约100-150美元
- 15000RPM：每TB约150-200美元
- NVMe：每TB约200-300美元
网络连接
网络连接允许服务器与其他设备通信。它决定了服务器连接到网络的速度和可靠性。
网络连接的定价根据其类型、速度和端口数量而异。以下是不同网络连接类型的平均价格：
- 千兆以太网：每端口约10-20美元
- 10千兆以太网：每端口约50-100美元
- 40千兆以太网：每端口约200-300美元
- 100千兆以太网：每端口约500-1000美元
网络连接速度也会影响价格。速度越快，价格就越高。以下是不同网络连接速度的平均价格：
- 100Mbps：每端口约10-20美元
- 1Gbps：每端口约20-30美元
- 10Gbps：每端口约50-100美元
- 40Gbps：每端口约200-300美元
网络连接端口数量也会影响价格。端口数量越多，价格就越高。以下是不同网络连接端口数量的平均价格：
- 4个端口：约40-80美元
- 8个端口：约80-120美元
- 16个端口：约120-160美元
- 32个端口：约160-200美元
例子
为了让您更清楚地了解不同配置服务器的定价，这里有一些示例：
- 入门级服务器：4GB内存、4核处理器、1TB硬盘驱动器和1个千兆以太网端口。价格：约500-700美元
- 中端服务器：8GB内存、8核处理器、2TB固态驱动器和2个千兆以太网端口。价格：约1000-1500美元
- 高端服务器：16GB内存、16核处理器、4TB非易失性存储器express和4个10千兆以太网端口。价格：约2000-3000美元
结论
为您的业务选择合适的服务器时，考虑不同配置服务器的定价非常重要。通过了解影响价格的因素，您可以做出明智的决定，选择满足您需求且适合您预算的服务器。
如果您仍然对不同配置服务器的定价有任何疑问，请随时与我们联系。我们将很乐意为您提供帮助。
响应速度比CPU快45倍的“性能怪兽”——Tesla P4/P40
接触过NVIDIA加速计算产品的用户，对CUDA这个词不陌生。
CUDA，Compute Unified Device Architecture的缩写，旨在实现不同平台间的统一计算接口。
NVIDIA芯片产品多样，包括面向游戏的GeForce、专业图形图像领域的Quadro、企业级计算的Tesla、嵌入式计算的Tegra，以及虚拟化应用的Grid。
CUDA在高性能计算、加速计算领域地位显著，实现了NVIDIA产品线间的统一接口目标。
在GeForce、Quadro、Tesla、Tegra等产品上皆可运行CUDA程序。
GPU并非所有任务的理想选择，常与CPU配合，CPU负责程序串行部分。
GPU设计初衷为加速大量相似操作，如数百万像素渲染，旨在获得高吞吐量，而非单任务低延迟响应。
GPU在其他任务中同样适合大量并发处理，应用并行度要求足够高。
从2013年、2014年左右，NVIDIA的GPU，特别是企业级Tesla产品，主要应用于理论物理、分子动力学等科学计算领域。
工业界应用主要集中在石油行业。
其他应用，如金融领域（如期权定价）也有所涉及。
2012年Hinton在ImageNet比赛中取得突破时，采用的是NVIDIA的GeForce游戏显卡。
至2017年，机器学习尤其是深度学习，成为NVIDIA企业级产品应用最大领域。
NVIDIA GPU在最近几年在深度学习领域取得的成功，既有偶然因素，也存在必然性。
偶然性在于技术、数据积累与计算能力演进到达某一关键点，必然性在于NVIDIA对Deep Learning的促进，与在科学计算领域的应用促进并无本质区别，源自NVIDIA在高性能计算领域的持续投入。
良好的软硬件工具与完善生态系统，使研究人员能轻松基于GPU开发所需应用。
英伟达的Tesla P4、P40和P100 GPU加速器基于先进Pascal架构，峰值吞吐量比单个CPU服务器高33倍，延迟降低最多达31倍。
AlexNet、GoogleNet、ResNet-152和VGG-19在单CPU服务器（Intel Xeon E5-2690 v4 @ 2.6GHz）与GPU服务器（同CPU+1XP100 PCIe）上的性能对比研究证实了这一性能优势。
英伟达cuDNN库为GPU提供推理优化，改进了卷积算法的并行化，减少了线程块计算总量，启用更多线程块以提升GPU使用率与性能。
此外，通过采用更低精度的浮点运算（FP16），减少了内存占用，同时在运行深度神经网络（DNN）时保持分类精度，进一步提高性能。
选择GPU需考虑计算性能、内存与带宽、CPU与GPU连接方式以及功耗。
主流GPU架构为Pascal，适用于深度学习或GPU计算，性能在4年内显著提高。
英伟达主要GPU平台包括Tesla P4、P40和P100。
计算性能方面，双精度（FP64）、单精度（FP32）与半精度（FP16）各有侧重。
对于深度学习训练，主要关注计算性能，P100与P40性能优越，但两个GPU芯片组成K80时，存在数据交换问题。
Memory与Memory带宽对于GPU计算至关重要，过大的Memory可能导致Bas过大，限制GPU计算性能，而带宽不足会成为运行瓶颈。
CPU与GPU连接方式主要有PCIe与NVLink，X86 GPU基于PCIe连接，而GPU间通过NVLink快速交换数据。
功耗是搭建计算平台时的关键因素，GPU的高局部发展量要求高功耗，对机房环境设置至关重要。
“性能怪兽”——Tesla P4/P40NVIDIA的Tesla P4/P40能够加速人工智能推理工作负载，带来显著效率与速度提升，为用户提供前所未有的服务与体验。
基于Pascal架构，这两款GPU包含8位（INT8）数据专用推理指令，响应速度比CPU快45倍，其中P4效率比CPU高40倍，比FPGA高8倍，P40比GPU解决方案快4倍。
配合高性能推理引擎与大规模视频分析功能，不仅加速推理速度，降低能耗，还能够理解大量视频内容，提供以前难以实现的创新服务，如自动驾驶汽车、交互式机器人、过滤与广告投放等应用。
NVIDIA Tesla P4采用革命性的Pascal架构，专为深度学习工作负载设计，优化了智能响应人工智能服务的外扩型服务器，显著提升运作效率，将超大规模基础架构的延迟降低15倍，性能比CPU高60倍。
这使得开发了许多过去受限于延迟限制的人工智能服务成为可能。
NVIDIA Tesla P40的主要目标是为深度学习部署提供更大的吞吐量。
每个GPU提供47 TOPS（万亿次运算/秒）的推理性能与INT8运算能力，一台配备8个Tesla P40的服务器性能相当于超过140台CPU服务器。
随着模型的复杂性提高，CPU已无法提供互动用户体验。
Tesla P40在极其复杂的模型中实现实时响应，性能提升超过CPU的30倍。
关键在于int8支持。
int8使用8比特整型进行神经网络前向推理，实际测试显示，通过数据转化调整等操作，精度损失极小，例如在图像分类任务中，精度损失仅在百分之零点几，性能提高显著，理论上为四比一，实际相对于MP 32浮点数计算能力提高三点几倍。
Tesla P4实际上是中国解决方案工程师基于中国用户需求向美国总部提出的定制化产品，其功耗低，仅50瓦或70瓦（SPEC的SQ），无需额外供电，适用于未针对GPU设计电源的服务器。
NVIDIA Tesla P4/P40与P100共同构建适用于人工智能应用的端到端深度学习解决方案，为企业提供高计算性能，为NVIDIA客户提供创新的人工智能服务。
业界对Tesla P4/P40的评价：曙光信息产业股份有限公司副总裁沙超群表示，高性能计算推动了深度学习发展。
Tesla P4/P40加速器具备前所未有的功耗优势与强大性能，曙光致力于为中国用户提供基于GPU的深度学习软硬件一体化解决方案。
浪潮集团高性能计算总经理刘军指出，P40与P4这两款GPU加速器，结合创新的Pascal架构、对复杂模型的实时响应与前所未有的功耗优势，将为VR、人工智能及其他高性能计算领域带来更好的商用计算体验。
网络硅谷人工智能实验室高级研究员Greg Diamos强调，简单快速的用户体验至关重要，使用GPU加速的AI驱动服务，如Deep Speech 2系统，响应速度达到未经加速的服务器难以达到的水平。
具备INT8功能的Pascal架构将带来更大的飞跃，期待为用户带来更佳体验。
云达（北京）科技有限公司总裁Mike Yang指出，云达科技致力于提供领先超大规模数据中心、超融合架构rack-level解决方案，支持高性能工作负载，深度学习应用中，GPU响应时间至关重要，Tesla P40与P4提供下一代精准、快速的GPU解决方案。
Tractica首席分析师Bruce Daley预测，人工智能将带来颠覆性新商业模式，NVIDIA Tesla P4与P40的更大吞吐量与效率将在未来数年内助力实现这一目标。
Cirrascale公司总裁PJ Go表示，其业务重点是构建深度学习基础设施，利用独特强大的硬件与GPU集群，Tesla P40 GPU加速器将为更深层神经网络提供无比快速与高效的解决方案。
学互联网技术可以干什么
1、推倒碍事的围墙
主题归类可能对于熟知自己领域的专家来说是一个轻松的方式，但它在IT中不是最好的。
在以前的IT中，管理员建立清晰的孤立的专业知识领域。
IT基础设施是复杂的。
服务器管理员监控计算主机，存储管理员和磁盘打交道，网络人员布线。
实现并行区域看似优化IT的最佳途径。
理论上您可以尽可能高效运行，让专业人员学习专业的IT技能，部署特定领域的硬件以及管理复杂的资源。
除了处理多个IT领域外，没有数据中心的最佳人选。
当IT被组织成孤岛时，随时都会出现问题——故障诊断应用程序性能，争夺机架IT空间或分配有限的预算——由此产生的IT争吵不休，相互指责以及政治姿态将会浪费宝贵的时间和金钱。
尽管有标准化IT协议以及供应商全面的验证测试，IT异构基础架构还是不可互操作的。
引导一个错综复杂的IT组织只是为了尝试新的事物可能会抑制商业的创意和创新，但一切都开始改变。
这是一个IT组织和人员编制上的一个大规模转变。
2、虚拟化吸收这些IT孤岛
虚拟化在崩溃的IT管理领域起着一个重要的角色。
首先，虚拟化IT工具侧重于释放服务器领域，聚合和池化物理主机，从而满足了理想化的IT虚拟机映像。
这是一个巨大的进步。
作为一个曾经的系统管理顾问，我记得打包的企业数据中心中超过一半的IT主机处于空闲状态或很少使用，每个上面都是一些小（但总是重要）的IT应用。
过量的供应数量令人震惊。
做IT虚拟化不仅能回收过剩的容量，而且还能将底层的IT物理资源均匀化，从而简化基础设施管理。
IT虚拟化，无处不在，已经发展的不止是IT服务器虚拟化。
在不同层次上IT存储和网络也可以虚拟化。
这些资源的变化可以被部署为虚拟设备，IT虚拟机管理程序也开始在内核中直接整合这些资源（如 VMware Virtual SAN）。
虽然虚拟化资源并不是所有工作负载最好的担任，但是我们确实看到虚拟化管理员承担更多直接的控制以及操作端到端的基础设施的责任。
3、云使IT变模糊
如果只是为了跟上外部的IT竞争，内部IT组织必须演变为IT服务提供商最好。
作为一个IT服务提供商，通过IT服务交付将焦点转移到提供价值并远离孤岛管理。
大多数IT云将可能成为混合云，也就是说，IT将不得不利用工作负载运行最低成本成为最大优势。
IT将需要能够互操作数据和负载之间的内部云基础设施和资产,使用弹性配置和动态订阅定价。
但这不会发生，只要IT是有组织的独立管理的孤岛，将会为争夺预算不定期的争吵。
4、IT融合赫然耸现
也许要拆除IT 孤岛最直接的趋势是融合。
IT厂商将现有的IT服务器，存储和网络硬件一起预打包，通常预安装一个IT虚拟化管理程序和一些顶层统一管理解决方案。
IT融合工具提供即插即用的IT基础设施，但IT仍然需要深厚的单一的专业知识。
最主要的特点是快速部署胜过其他任何东西——IT融合工具的成功源于其各自的组件的故障进行相互操作（或自动安装）开箱即用。
再进一步，IT超融合工具提供商将服务器，存储和网络全部都集合在一个箱子里。
除了IT简化和区域融合，超融合工具还提供内部的内置优化和即插即用横向扩展。
也有与“超融合参考架构”竞争的产品组装，例如利用IT软件定义的基础设施在商用服务器上的系统集成商。
关键是，IT超融合基础设施不会出现离散的孤岛。
5、IT归结于管理
要使IT所有的都工作，IT管理产品需要包括跨区域功能，并纳入混合云覆盖。
IT管理要从元素监控向确保交付服务质量转移。
自动化，策略和专家系统将来取代很多需要内部部署主题的专业知识。
所以，IT组织会发生什么？IT可能会重新组织围绕着一个虚拟混合云管理员怎么管理和排列IT应用程序服务和谁来做最高层资源规划并优化整个内部和外部IT的云服务中间人，以及IT基础设施/设备所有者谁将使用融合结构设备建立具有竞争力的私有数据中心。
在应用方面，我们也看到类似的关于IT数据利用而不是数据管理的演变，应用程序操作取代只是编程，另外IT系统结构也不只是包括混合解决方案，而且还包括上下游IT关系。
AMD新Epyc 7F系列CPU的性能如何，比竞品有何优势？
AMD震撼发布新一代Epyc 7F系列：商业新引擎
AMD今日宣布全新Epyc 7F系列处理器，专为满足商业高需求工作负载及超融合和数据库应用而设计。
Dell EMC、HPE、Lenovo、Supermicro和Nutanix等行业巨头已积极响应，IBM Cloud更是率先成为公有云合作伙伴。
这款家族新品包括八核的Epyc 7F32、十六核的7F52和二十四核的7F72，它们基于7nm第二代“罗马”平台，基础频率锁定在180至240瓦TDP区间，性能上限可达3.2 GHz至3.9 GHz（提升后），峰值3.7 GHz。
定价方面，从2100美元到2450美元不等，一目了然的性价比使其在单插槽和双插槽平台之间实现无缝切换，每个Epyc处理器都具备扩展潜力。
AMD服务器业务高级副总裁兼总经理Dan McNamara在最近的媒体预见会上强调，7F系列是AMD为高性能计算(HPC)市场打造的高频SKU，每个内核的性能表现达到了Epyc系列的顶峰。
特别指出的是，16核7F52对于电子设计自动化(EDA)这类需要大容量L3高速缓存的工作负载堪称理想选择，高达16MB的缓存为研发模拟和CFD计算提供了强大支持。
McNamara补充说，AMD针对商业HPC和研发工作负载进行了优化，包括加速和缓存配置，覆盖了诸如EDA、研发模拟和数据库环境等领域。
与劳伦斯·利弗莫尔和橡树岭国家实验室百亿亿次超级计算机项目相比，7F系列虽未直接瞄准最尖端的性能，但其目标在于商业领域的成本效益。
McNamara强调：“对于我们的合作伙伴和客户来说，关键在于以更具竞争力的成本获得基于核心的许可。
”
在性能测试中，AMD 7F系列大放异彩。
例如，8核7F32在SPECrate 2017测试中，每个核心达到12.75的基本结果，领先于同类所有规格。
在HPC应用中，16核7F52与Intel Xeon Gold 6242相比，每核性能提升高达94%和33%，而7F72与Xeon Platinum 8268的对比中，性能领先分别降低到54%和18%。
在企业数据库市场，7F52的SQL服务器性能提升17%，而在超融合基础架构中，7F72的VMmark 3.1得分比竞争对手高出47%。
Supermicro基于第二代Epyc的新型刀片服务器H12 A+ Superblade成为首款采用7F系列的刀片服务器平台，为大型企业数据中心带来革新选择。
众多合作伙伴如HPE、联想和Nutanix纷纷宣布支持，IBM Cloud更是率先提供基于Epyc 7F72的裸机服务，为计算密集型工作负载如分析和商业HPC提供了更多优化平台。
AMD与各大云服务商紧密合作，预计年底将支持超过150个公共云实例。
Epyc 7F系列已经上市，各OEM合作伙伴的系统供应将各有差异，商业用户可抓紧时间体验这一性能与性价比的双重提升。
