对于大模型的训练和推理来说，gpu 的选择至关重要。训练大型模型时，需要大量的计算能力和显存支持，因此通常选择专业级的 gpu 如 nvidia h100 或 a100。然而，在推理阶段，消费级 gpu 如 nvidia rtx 4090 由于其较高的性价比，也可以胜任此任务。
在推理阶段，rtx 4090 因其高性价比成为一种可行的选择。通过下图gpu在大语言模型推理中的基准测试可以看出，rtx 4090服务器在性能上虽然略逊于h100，但用作推理任务却完全足够。主要是因为以下原因：
1.成本低：rtx 4090服务器的价格相对较低，购买和维护成本都比h100要实惠。这意味着在有限的预算下，aigc以及科研单位可以更好地利用资源，将更多的资金投入到其他重要领域。
2.性能满足需求：虽然rtx 4090服务器的性能略逊于h100，但在推理任务中，其性能仍然足够。对于大多数推理任务来说，rtx 4090服务器能够提供足够的计算支持，使得推理过程顺利进行。
3.适用性广泛：rtx 4090服务器不仅在推理任务中具有优势，还能支持其他计算密集型任务，如数据分析和处理等。这意味着科研所可以在多个领域充分利用这一服务器，从而提高设备的利用率。
在推理任务中，内存带宽和通信能力的需求相对较低，因此 rtx 4090 能够提供足够的计算能力，同时降低成本。
四通集团的g5208服务器是8卡风扇rtx 4090智算服务器开创者，旨在弥补消费级和专业级 gpu 之间的空白。它结合了高带宽内存和先进的通信技术，同时保持较高的性价比，适用于大模型推理的需求。
g5208具有卓越性能、重塑架构、扩展性强和可靠性高等特点，可应用于深度学习模型训练、深度学习推理、高性能计算、数据分析等多种应用场景，易于管理和部署。
接力式散热设计
g5208采用前、中、后三段接力式散热设计，确保了服务器内部组件在持续高负荷工作下依然保持理想的温度状态。这种出色的散热设计带来了以下显著优点：
1.维持性能稳定
当服务器内部组件过热时，它们的性能会受到影响，可能导致服务器响应速度变慢，甚至出现故障。有效的散热设计可以确保这些组件在适宜的温度下运行，从而维持服务器性能的稳定。
2.提升系统可靠性
散热不良常常导致服务器频繁出现故障，不仅影响业务正常运行，还可能带来额外的维护成本。g5208采用这种高效的散热设计，服务器故障率将大大降低，从而提高服务器的可靠性。
3.延长硬件使用寿命
过热不仅影响性能，更是硬件损坏的主要元凶。通过优化散热设计，服务器内部温度得到有效控制，大大降低了硬件过热的风险，从而显著延长服务器使用寿命。
cpu-gpu直通拓扑 高效低延时
g5208采用cpu-gpu直通架构，1：4 gpu卡之间数据交换效率高于pcie switch架构，使得数据延时更低，实现了数据在处理器和图形处理器之间的直接传输，大大降低了数据延时。与传统的跨pcie switch架构相比，g5208提高了20%以上的数据传输效率，让应用程序响应更迅速，性能更出众。
卡完美兼容rtx4090 gpu卡
g5208强大的兼容性，使得rtx4090显卡无需任何额外改动，即可以最佳状态稳定运行。以消除作坊式改卡带来的质量风险，让每一张rtx4090显卡保持原厂的纯正品质，让用户享受原厂的质保服务。
高度定制化的服务器功能
g5208 ai智算服务器提供了一系列高度定制化的功能，确保满足各类用户和应用场景的独特需求。
硬件配置的多样性
g5208采用intel和amd两大主流平台，为用户带来丰富的硬件配置选项。用户可以根据实际需求，灵活选择处理器、内存、硬盘以及网卡等核心组件，确保服务器性能完美匹配应用需求。
卓越的扩展性
丰富的扩展槽位和接口为用户提供了极大的便利，无论是内存、硬盘的扩容，还是其他硬件设备的升级，都能轻松实现，无需更换整台服务器。
定制化服务
stonetek坚持以客户为中心，提供个性化的定制化服务。无论是硬件配置、操作系统选择，还是软件安装，都可根据客户的具体需求进行精准定制。
ai智算服务器g5208 为模型训练、推理等任务提供强大的计算能力，轻松应对人工智能应用中的大量数据处理需求。g5208不仅满足了不断增长的算力需求，还为用户带来更加高效、智能的使用体验。一经上市，便赢得了市场的广泛认可。
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