GPU和cpu的指令集不一样、IP设计也不一样的。

GPU服务器因其强大的并行处理能力在高性能计算、深度学习、图形渲染等领域非常受欢迎。一台装配有多个GPU的服务器尤其在配置和优化上需要注意以下几个要点：硬件配置注意点GPU选择：确保选择适合应用需求的GPU，如NVIDIA的Tesla或Quadro系列针对科学计算和深度学习优化，而GeFor...(more)

有其他类型的GPU可选吗

机房扩建经验能效优化：选择能效比（PUE）低的设计和设备，比如使用高效的散热系统（如液冷技术）和能源管理系统，减少能源浪费。模块化设计：采用模块化或可扩展的设计，以便根据未来的需求逐步扩展机房的规模和能力，而不是一次性建设过大的设施。高密度布局：通过高密度的服务器布局和先进...(more)

应该很难，不然英伟达就不会处于垄断地位了

技术上可能可以实现将小算力卡、型号老一些的算力卡，以及跨主机的算力卡进行逻辑整合并虚拟成一张算力卡对外提供服务， 将不同型号、性能的GPU整合在一起可能会带来性能不一致性和管理复杂性。不同型号的GPU可能有不同的内存大小、计算能力和特性集，这可能会限制它们以统一...(more)

虽然技术上可能有可能让一个Pod同时使用两种不同的算力卡进行运算，但这需要节点硬件、设备插件、驱动程序、容器和应用程序以及资源调度和分配策略等多方面的支持。在实际应用中，这可能会面临一些挑战和限制。因此，在设计和部署Kubernetes集群时，需要根据具体的需求和场景来...(more)

1、通用的 X86 服务器方面的差距随着发展越来越小，同时其它架构（arm 、龙芯等）也开始百花齐放了。这类的应用单个 CPU 性能无法追平的情况下可以通过凑数量的方式补齐（当然也需要系统和软件的匹配）2、更多的还是 AI 芯片层面的，在 GPU 这方面还存在很大的差距。一方面...(more)