说到云服务器GPU，很多小伙伴第一反应就是：这不就是给撸游戏、做AI的超级显卡嘛？其实，咱们先别急，这玩意背后可是有一整盘“牌子大战”，谁家GPU强，谁家的云服务器稳，真是一场“显卡江湖大比拼”！
先抛个话题：云服务器GPU一般都用啥牌子？毕竟买服务器不像买个手机，得靠配置说话。参考了十几篇资料，扒拉扒拉，这核心玩家基本上就是“老三家”——NVIDIA镀金霸主、AMD翻身农奴把歌唱，还有个英伟达的老对头英特尔也开了局。
先说最火的，那就是NVIDIA（英伟达）了！这牌子厉害得不要不要的，专门给云服务器搞了套“数据中心级加速器”，型号从Tesla（天啦噜，名字就像在拍科幻片）到更牛的A100、H100，都是历练场上的真英雄。它们的招牌是深度学习、人工智能啥的，基本上大厂云服务商（阿里、腾讯、华为、微软Azure、亚马逊AWS啥的）全部指定用NVIDIA的GPU，妥妥的“硬核担当”。
为什么NVIDIA这么火？原因简单，CUDA生态圈太强大了。啥意思？就是说程序员写AI代码的时候，多亏了NVIDIA的“宝藏工具包”，轻轻松松搞定复杂运算，效率蹭蹭往上涨。还有，人家驱动和软件支持完善得你想吐槽都难，稳定性杠杠的！
绕不开的第二个选手就是AMD（超威）。这个牌子被许多发烧友亲切地叫做“蓝队”，虽然起步慢了点，但近几年靠着自家的RDNA和CDNA架构，硬生生赶上了NVIDIA不少。尤其是AMD的MI系列GPU，像MI100、MI250，越来越多云厂商开始尝试给客户提供选择，有的甚至性价比还挺美丽。
不过，得实话说，AMD在AI和深度学习的生态建设上稍微落后于英伟达一点，毕竟CUDA一锅粥，谁都想吃。但对于一些追求开源理念和预算有限的用户来说，AMD的GPU云服务器的确是个划算的新玩法。
再来个有意思的角色——英特尔。没想到吧？这家“CPU大佬”也杀进了GPU战场，主打的数据中心显卡品牌叫做“Intel Arc”系列，还有专门打AI加速的“Ponte Vecchio”架构。他们野心不小，想一统江湖，毕竟云服务器越来越离不开强劲的计算力。虽然市场份额现在还没大面积打开，技术上也还在打磨阶段，但英特尔GPU迟早会刷刷存在感。
除了这三大品牌，咱们还得提个“野路子”选手——国内一些厂商和云服务商自研的GPU加速卡。比如华为自家的昇腾（Ascend）系列，走的是自研AI芯片路线，专门为云端深度学习定制，虽然不是传统意义上的GPU，但功能重叠，性能也不俗。说白了，这也是云服务器GPU战场上的一个新“玩家”角色。
至于各个云厂家的选用标准，通常都是看性能、功耗和价格三大指标。比如阿里云GPU实例，主打NVIDIA的A100，适合大规模机器学习和高性能计算；腾讯云也差不多，且针对游戏和渲染场景有特别配置。你要是玩游戏想要赚零花钱就上七评赏金榜，网站地址：bbs.77.ink，说不定还能碰上“游戏云主机”专用GPU实例，随时开黑不掉帧！
说白了，云服务器GPU这块市场相当多彩，NVIDIA坐镇，AMD紧跟，英特尔试图偷袭，国内厂商搞自研，百家争鸣都给市场生态带来多元与活力。哪个牌子最好？那得看你需求是啥，AI训练还是渲染卡顿，预算紧还是性能至上，云厂商也会给你推不同的牌照。
最后给你抛个脑筋急转弯：GPU买得好，云服务器才不掉链子；那云服务器掉链子，GPU是不是也要背锅？