一、训练服务器和推理服务器区别？
训练服务器和推理服务器是人工智能应用中两种不同的服务器。
训练服务器主要用于训练机器学习模型。机器学习模型的训练通常需要大量的计算资源和存储空间，因此训练服务器通常具有高性能计算能力和大容量存储。此外，训练服务器还需要具备灵活的扩展能力，以满足模型训练的需求。
推理服务器则主要用于运行已经训练好的机器学习模型。推理服务器需要具有高效的推理能力，通常需要支持高并发的请求，因此需要具有低延迟和高吞吐量。与训练服务器不同，推理服务器通常需要具备低功耗和高效能的特性，以满足实时推理应用的需求。
总的来说，训练服务器和推理服务器的硬件和软件配置存在一定的差异，以满足不同的应用场景需求。
二、做企业网站的企业应该选什么服务器?
企业网站的话，要看是什么类型的网站。比如电商网站和企业展示型网站需要的配置肯定不一样。不管是什么类型的网站，我们只要知道选配的要点，就都能选到适合自己业务的云服务器。
云服务器选配的要点有这几个：
CPU-代表了云服务器的运算能力
CPU代表了云服务器的运算能力。如果网站流量较大，动态页面比较多，建议选择2核以上CPU，而且目前的云计算厂商提供云服务器的配置还可以随时增加，当你觉得业务量增长了，需要更强的运算能力，那么就可以直接在官网上进行资源扩充。
内存-决定网站打开速度
内存是数据的中转站，也是决定网站打开速度的重要因素。内存越大，可用缓存越大，打开速度也就越快。根据你网站的规模选择合适配置的空间，假如是一般的个人博客，或者企业展示网站类，就可以选小一点的；若是商城类，新闻类就要相对大一点的空间，针对于各种应用场景，需要采取不同规格的配置。总之，适合的才是最好的。
硬盘-是存储数据的地方
硬盘的大小要根据网站的数据大小决定，在选择时应该考虑到剩余空间。另外硬盘的 I/O 读取速度直接决定文件读取的快慢，云服务器硬盘的读取速度比其他网站快很多，一般情况下都够用。
带宽-由并发数量决定
带宽的选择根据网站的性质、网站类型、结构和访问量等指标。一般新的网站，图片不多，也做了处理的，有2M足够了。带宽只要真实，不用多，够用，合适就好；或者，先选择2M，不够再加，这样比较稳妥。如果是文字网站，图片网站，论坛等，占用的带宽非常小，5000的访问量可能也占用不到2M的带宽。如果是视频，下载等为主的网站。可能几百个人同时在线都需要占用10M以上的带宽。
地区-就近原则
地区即云服务器所在地区。最好选择在你目标用户所在的区域内，这样网站等打开速度更快。最好选择的云服务提供商有能力在多地部署数据中心，这样可以提供更好的容灾性，还能帮助降低访问网站的网络时延。
最后总结：
云服务器的配置选择，和网站或应用的类型、访问量、数据量大小、程序质量等因素有关，建议和网站或应用的开发技术人员沟通，选择最适合自己业务场景的配置。
如果没有技术人员可提供建议，不妨参考蓝队云提供的配置方案。如果想咨询云服务器怎么选择配置，可以直接搜索蓝队云官网，可以根据您的业务推荐配置。
下面介绍一下几个常见的企业云服务器配置：
CPU：2H，内存：2G，带宽：3M
适用于对大部分中小企业企业官网、产品展示网站等，网站浏览更加流利顺畅。
CPU：4H，内存：8G，带宽：10M
适用于视频、购物类网站，包含庞大的数据信息，迅速的信息处理能力保证网站的点播、交易正常进行。
CPU：8H，内存：16G，带宽：20M
适用于软件类网站，对开发、测试、环境要求较高的游戏软件类网站，较高的资源配置带来更强劲的计算性能，保证业务需求。
蓝队云是十多年的老牌云计算服务商，提供云服务器、物理机租用托管、SSL证书、CDN加速等服务，为全国超过10W+用户提供过服务，服务案例包含云南省商务厅、云南白药、九机网等知名政企单位。我们的云服务器性价比高，还提供1-15天的免费备案服务，最快备案速度1天，提供免费数据搬迁、环境部署等服务。
现在蓝队云正在企业型云服务器做活动，2H2G10G3M的云服务器只要688元一年，提供免费的上云解决方案。
企业普惠云服务器 (landui.com)三、什么是推理正向推理逆向推理，混合推理？
正向推理又称数据驱动推理，是按照由条件推出结论的方向进行的推理方式，它从一组事实出发，使用一定的推理规则，来证明目标事实或命题的成立。一般的推理过程是先向综合数据库提供一些初始已知事实，控制系统利用这些数据与知识库中的知识进行匹配，被触发的知识，将其结论作为新的事实添加到综合数据库中。重复上述过程，用更新过的综合数据库中的事实再与知识库中另一条知识匹配，将其结论更新至综合数据库中，直到没有可匹配的新知识和不再有新的事实加入到综合数据库中为止。然后测试是否得到解，有解则返回解，无解则提示运行失败。
逆向推理又称目标驱动推理，它的推理方式和正向推理正好相反，它是由结论出发，为验证该结论的正确性去知识库中找证据。
四、企业搭建服务器？
1. 硬件设备选择：根据企业实际需求选择适当的硬件设备，包括服务器主机、存储设备、网络设备等。
2. 操作系统选择：根据应用需求或者企业具体情况，选择合适的操作系统，比如Windows Server操作系统或者Linux操作系统。
3. 数据库管理软件选择：根据企业应用需求，选定合适的数据库管理软件，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
4. 网络架构设计：设计企业的网络架构，确定内部和外部访问权限，以及防火墙、负载均衡等网络安全方面的措施。
5. 应用程序配置和管理：根据实际应用需求，在服务器上安装和配置相应的应用程序，并进行日常管理和维护工作。
6. 安全和备份策略：制定并执行安全策略以保护服务器、数据和应用程序的安全性，并制定定期备份策略以确保数据不丢失并能够快速恢复。
在搭建完服务器之后，需要对其进行监控和维护，及时处理可能出现的故障问题。而且需要对相关人员进行培训和授权管理，确保正确使用服务器资源，以提高企业的效率和运营能力。
五、多台gpu服务器如何同步推理
多台GPU服务器如何同步推理
在深度学习和人工智能的时代，GPU服务器被广泛应用于各种复杂的计算任务中。但是，由于数据量大、计算复杂度高的特点，单台GPU服务器的计算能力可能无法满足需求。因此，许多组织和研究团队选择使用多台GPU服务器进行并行计算。然而，这也引发了一个新的问题：如何确保多台GPU服务器之间的推理任务同步？本文将介绍一些解决方案。
解决方案一：数据并行
一种常见的解决方案是通过数据并行来实现多台GPU服务器之间的同步推理。数据并行是指将整个数据集划分成多个子集，每个子集分配给不同的GPU服务器进行处理。每个服务器分别计算自己子集的结果，然后将结果进行汇总。这种方法使得每个GPU服务器都可以独立地进行计算，不需要同步操作。
在实际应用中，数据并行需要考虑到数据的划分和通信的开销。数据的划分需要根据模型的复杂度和数据集的大小进行调整，以使得每个GPU服务器都能够处理适量的数据。通信的开销是指各个服务器之间传输数据的时间和带宽开销。一般情况下，对于较小规模的模型和数据集，数据并行是一种有效的解决方案。
解决方案二：模型并行
除了数据并行外，另一种常见的解决方案是通过模型并行来实现多台GPU服务器之间的同步推理。模型并行是指将整个模型划分成多个子模型，每个子模型分配给不同的GPU服务器进行处理。每个服务器计算自己子模型的结果，然后将结果进行汇总。这种方法需要进行跨GPU服务器的同步操作。
在实际应用中，模型并行需要考虑到模型的划分和同步的开销。模型的划分需要根据模型的结构和参数量进行调整，以使得每个GPU服务器都能够处理适量的计算任务。同步的开销是指跨服务器之间同步数据和参数的时间和带宽开销。一般情况下，对于大规模的模型和数据集，模型并行是一种有效的解决方案。
解决方案三：混合并行
除了数据并行和模型并行，还有一种解决方案是混合并行。混合并行是指同时使用数据并行和模型并行进行多台GPU服务器之间的同步推理。通过将数据划分成多个子集，并将每个子集分配给不同的GPU服务器进行处理，实现数据并行的效果。同时，将每个子模型划分成多个子模块，并将每个子模块分配给不同的GPU服务器进行处理，实现模型并行的效果。通过数据并行和模型并行的结合，可以最大程度地提高计算效率。
解决方案四：分布式训练
除了并行计算，另一种解决多台GPU服务器同步推理的方案是分布式训练。分布式训练是指将计算任务划分成多个子任务，并将每个子任务分配给不同的GPU服务器进行处理。分布式训练可以通过数据并行、模型并行或混合并行来实现。每个服务器分别计算自己子任务的结果，然后将结果进行汇总。这种方式不仅可以提高计算效率，还可以实现更好的模型拟合。
分布式训练需要考虑到任务的划分和通信的开销。任务的划分需要根据模型的复杂度和数据集的大小进行调整，以使得每个GPU服务器都能够处理适量的任务。通信的开销是指各个服务器之间传输数据和参数的时间和带宽开销。分布式训练适用于任意规模的模型和数据集，但对于计算资源和通信资源的要求较高。
结论
多台GPU服务器之间的推理任务同步是深度学习和人工智能领域中的一个重要问题。通过数据并行、模型并行、混合并行和分布式训练等解决方案，可以实现多台GPU服务器之间的同步推理。在实际应用中，需要根据模型的复杂度、数据集的大小和计算资源的情况选择合适的解决方案。通过合理的并行计算方式，可以提高计算效率，加快模型训练和推理的速度，从而更好地满足实际需求。
六、gpu4卡推理服务器
GPU4卡推理服务器的优势和应用领域
GPU4卡推理服务器是一种强大的计算机设备，具有多种优势和广泛的应用领域。它集成了四个GPU卡，可以实现高性能的计算和推理任务。这种服务器不仅适用于科学研究和工程领域，也被广泛应用于人工智能、机器学习和深度学习等领域。下面将介绍GPU4卡推理服务器的优势和应用领域。
GPU4卡推理服务器的优势
GPU4卡推理服务器具有以下几个显著的优势：
- 高性能：四个GPU卡的集成使得服务器具有强大的计算能力，可以处理复杂的计算任务。
- 并行计算：GPU4卡推理服务器支持并行计算，可以同时处理多个任务，提高计算效率。
- 低延迟：服务器的高性能和并行计算能力可以降低计算任务的延迟，提升响应速度。
- 节能环保：相比传统的计算机设备，GPU4卡推理服务器在提供高性能的同时，能够更加节能环保。
GPU4卡推理服务器的应用领域
GPU4卡推理服务器在各个领域都有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：
科学研究
在科学研究领域，GPU4卡推理服务器可以用于模拟计算、数据分析、数值计算等任务，帮助科学家加快研究进程，提升科研效率。
人工智能
人工智能是当前热门的领域之一，GPU4卡推理服务器在人工智能方面有着广泛的应用。它可以用于深度学习、神经网络训练等任务，帮助研究人员开发出更加智能的系统。
机器学习
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，GPU4卡推理服务器可以加速机器学习算法的训练过程，提高模型的准确性和效率。
数据分析
在大数据时代，数据分析变得越来越重要，GPU4卡推理服务器可以帮助企业和研究机构快速准确地分析海量数据，发现数据中的规律和价值。
总的来说，GPU4卡推理服务器具有强大的计算能力和广泛的应用领域，对于需要处理大规模计算任务和复杂推理任务的用户来说，是一种非常理想的计算机设备。
七、企业级文件服务器，用NAS还是普通服务器，求推荐？
算每个文件1G的话，50x80x1=400G，4个小时内集中写入，平均每小时100G。
所以各位大佬们就开始推荐全固态+nvme缓存+万兆网卡，嗯，这很合理。一个存稿子的文件服务器愣是给推荐成了数据中心。
我已经闻到卡吧那味儿了。
下面是个人看法：
首先，企业级文件服务器，它的重点是存储文件，而不是挂载后用作本机磁盘。
—— 这是企业存东西，不是开网吧组无盘站好吗？
其次，贵司到底是公司还是开网吧？
—— 我很好奇贵司每台电脑是只有系统盘还是干脆在网吧办公，为什么要用人均映射服务器的方式工作。（有人说这很合理，几千人大企业都这样干，但其实网吧更是这么干）
然后，个人认为这种映射为本机磁盘的思路是上世纪的
—— 20年前技术不发达的时候，很多公司都用这种方式“存稿子”，即：文件在本机存储完成后，扔一份layout上去便于协作，终稿完成后扔一份上去作为存档，公司定期将服务器上的东西进行打包冷备。
注意：文件是在本机存储完成后在上传，而不是在映射盘上直存。因为20年前的百兆网络传输速度是稀烂的。十几年前的千兆网络，在应付多人同时写入的时候也一样是稀烂的。
现有的万兆网络分配给50人，每人200兆没问题，跟当下主流机械盘的存储速度一样。但用全固态存储服务器就属于卡吧大佬误入知乎了。
（至于为什么我说它是上世纪的：权限管理实现麻烦、设置依赖服务器本机或Remote然鹅Remote有安全性问题、文件几乎没有保密性、外网调用全靠威P恩、几乎无法以链接方式共享、没有广泛的客户端譬如手机app支持）
所以我个人是反对堆硬件的，题主公司的需求只是保存设计稿，而不是什么高吞吐数据中心。
而且就成本来讲，服务器+万兆网卡+万兆路由器+万兆交换机+全公司布线升级+全固态存储，您还不如给每个设计师多配个硬盘呢。
解决方案：
就题主所在地设计/广告公司而言，服务器大致要具备以下功能：
- 设计稿储存 (最基本的备份/归档)；
- 文件统一管理 (权限管理)；
- 本地/外网共享协作 (本地或异地文件调用、协同修改)；
- 外部调用、共享 (异地下载)；
- 便于冷备。
下面是解决方案的建议：
- Nextcloud / Seafile (Linux)；
- 群晖Drive / 威联通类似套件 (成品NAS)。
这些方案在使用逻辑上基本相同，即通过客户端跟服务器同步本机的指定文件夹。
优点：
- 都有完备的客户端支持(Win/MacOS/Linux/Android/iOS)；
- WebUI方式管理，无需复杂设置；
- 有权限管理功能，工作内容本组可见、总控leader可见，保证数字资产安全性；
- 共享文件按需下载，节省本机空间；
- 即便回家也可以随时调用文件(异地共享)；
- 终稿文件可很方便的以链接的方式发给客户或制作方，不需要自己人先下载后打包然后上传什么超大附件。
以上方式无需什么高吞吐全固态大容量存储池，大容量HD即可，定期转存至其他存储介质。短时间高频访问可用SSD缓存解决(然鹅没啥必要)。
以上。
按照那种挂载到本机的思路，4盘位服务器无法满足要求，最起码得是这货：
乃至这货：
甚至这货：
八、什么是企业服务器？
数据库服务器是企业中使用最多的应用。数据库服务器是将企业内部信息整合，进行组织分类，存储分析，提高企业的信息利用率，让企业对公司做到细致把控。
数据库服务器的硬件对于内存、处理器、磁盘都有较高要求。
九、企业自建服务器干啥？
企业自建服务器可以用于多种目的。首先，自建服务器使企业能够完全掌控其数据和网络，提高数据安全性和保密性。
其次，自建服务器可以满足企业特定需求，提供定制化的服务和功能。
另外，自建服务器还能提供高可用性和快速响应的性能，以应对大量用户访问和数据传输。
此外，自建服务器还可以降低成本，避免租赁第三方服务器带来的额外费用。总之，自建服务器在企业内部建立强大的数据和网络基础设施，增加企业的灵活性、效率和竞争力。
十、如何架设企业服务器？
1、通过网页登录TrueNAS管理系统
2、点击左边的存储选项，点击后面的三个小点，添加一个新的数据集（可以理解为一个文件夹）
3、给数据集起个名字，并且关闭大小写敏感，开启smb共享类型
整个是添加好的数据集
4、这里我们点击共享选项，选第一个Windows（SMB）共享
点击添加SMB共享
5、这里选择我们刚刚创建的数据集（文件夹）
这里是创建好以后的共享
6、添加一个本地用户，用于控制对共享文件的权限访问设置，点击左边的证书，选择本地用户
7、给本地用户设置名称，密码等选项
8、回到我们刚才的存储，数据集，点击后面的三个小点，选择查看权限，点击编辑
9、这里选中我们刚才设置的用户，勾选相应的权限，我红框标注的是要注意勾选的，递归应用权限可以根据自己需要勾选
10、开始运行里输入truenas的ip地址，然后输入我们刚才设置好的用户名和密码
这里我们就可以看到共享文件夹了
11、我们在这里已经可以进行新建文件夹，文件等操作，权限可以根据自己需要做调整。
12、我们可以将该共享文件夹映射到本地盘，作为一个本地网盘使用，就像访问本地硬盘一样方便。
13、这里我们可以看到设置好的网络盘