AI PC元年会带火PC集群吗？云游戏迎来黄金时代。Stable Diffusion显存之选：12G及格，16G自由，24G上天
AI PC元年会带火PC集群吗？云游戏迎来黄金时代。Stable Diffusion显存之选：12G及格，16G自由，24G上天
Stable Diffusion；stable；diffusion；SD；stablediffussion；sadtalker；PC集群；PC Farm；PC农场；GPU集群；GAN；AI绘图；AI文生图；文生图；图生图；虚拟数字人；数字人；云游戏；AI PC；NVIDIA RTX GeForce 3070；NVIDIA RTX GeForce 3080；NVIDIA RTX GeForce 4070；NVIDIA RTX GeForce 4060
随着科技迅速发展，中国云游戏和PC集群在云计算和政策支持下蓬勃发展。PC集群作为经济高效的计算模型，在人工智能领域通过并行计算显著提升深度学习和神经网络训练速度，同时分布式计算模式为大数据处理提供有效手段，加速模型训练过程。
AI PC作为个人计算机集成AI算力，在嵌入式AI处理器、智能用户体验和创意领域展现强大潜力。嵌入式AI处理器提高个人计算机在处理人工智能应用时的性能，而智能化用户体验和在创意领域的应用为用户提供更智能、创意性的工具。
同时，Stable Diffusion （AI图像生成模型）为AI绘画领域注入新活力，提高计算过程中的稳定性和可靠性，为AI绘画算法的发展奠定基础。通过优化计算节点之间通信和数据传输，不仅提高绘画算法的精确度，还增强系统的容错性。
AI PC与PC集群的结合进一步拓展人工智能应用的可能性。通过构建强大的分布式人工智能计算平台，结合实时推理与反馈以及强化学习的特性，以更高效地处理大规模任务，适应不断变化的环境和需求。
新技术和游戏形式的涌现要求厂商不断创新，由此带来的游戏开发成本也促使游戏厂商寻找更有效的商业模式。蓝海大脑PC集群解决方案提供高密度部署的服务器和PC节点，采用机架式设计，融合PC高主频和高性价比以及服务器稳定性的设计，实现远程集中化部署和便捷运维管理。采用模块化可插拔设计，简化维护和升级的流程。有效降低网络延迟，提高游戏的流畅性。GPU图像渲染加速，减少画面卡顿和延迟。同时动态调度算法，实现负载均衡；大幅降低运营成本。高品质的游戏体验增加用户的粘度，大大提升游戏运营商收益。
该PC集群解决方案还集成Stable Diffusion AI模型，无需额外配置，即可轻松安装和使用。相较于传统的人工创作方式，Stable Diffusion AI模型能更快速生成高品质的创作内容，为创作者提供优化创作流程的机会。开箱即用，易于安装和使用，能够快速适应各种创作工作流程，为用户提供短时间内开始创作并获得更优秀体验的可能性。
文末附上AI绘画所需显卡指南，精彩不容错过！
中国云游戏发展现状
随着全球云游戏市场的不断扩大，玩家活跃度和接受度不断提高，中国仍然是最具活力和市场空间最大的地区之一。云游戏的分发取得高速发展，行业生态成熟度不断提升，将有更多优质的云原生游戏内容出现，这将进一步拉动内需，加速云游戏的普及。此外，客厅大屏、智能车载、XR 设备等新兴终端场景的娱乐化属性不断加强，为云游戏行业带来新的发展空间。跨领域的云端资源闲时复用和 ARM SOC 服务器的规模化应用也将发挥更广泛的带动效应。预计未来几年中，海外云游戏市场将向移动端转移，这给国内主流云游戏技术厂商带来了巨大的机遇。云游戏的发展将推动 5G/6G 低延时网络、硬件虚拟化、云计算等新一代信息技术的突破升级，与新兴产业深度融合，相互促进，共同发展。
一、中国大陆云游戏市场概况
2000年提出云游戏概念，由于基础设施和网络条件限制，产业发展处于萌芽状态，整体处于技术探索期。后来，索尼收购on live，开始提供云游戏服务，并与互联网科技巨头展开技术探索。随着全球互联网、云计算、大数据、人工智能等技术的飞速发展，云游戏技术方案逐渐成熟。到2020年，行业开始快速发展，众多厂商开始布局云游戏，进一步促进服务体系的完善与技术创新的加快。腾讯推出云原生引擎，米哈游《原神》也成功上云，标志着云游戏技术方案已经进入一个新阶段。
2023年中国游戏市场用户规模创历史新高，达到6.68亿，同比增长0.4%。为建设云游戏应用场景，中国政府发布数字化政策，推动产业生态良性发展。《“十四五”数字经济发展规划》提出新发展原则和发展目标，对云游戏产业发展具有重要推动作用。
云游戏市场持续扩大，渗透率上升，推动整体市场增长。云游戏存量空间大，移动游戏发展向重度化趋势，厂商积极云化产品。
二、中国大陆市场云游戏用户研究
1、中国大陆云游戏用户画像
年轻男性（35岁以下）是云游戏主要用户，尤其在二三线城市更热衷。其主要使用2000元左右的手机体验云游戏，消费能力在1000-2000元。男性占七成，四五线城市具有潜力。
其中RPG最受用户喜爱。用户选择云游戏主要是因为设备内存不足。目前云游戏主要来自本地游戏的云化，尤其是MMO和ARPG等热门产品。63.5%的用户选择云游戏的原因是硬件设备内存不够大，而高品质的头部产品需要更高的计算和存储能力。云游戏可以在云端进行渲染，与硬件设备的限制较少。
三、中国大陆市场云游戏代表厂商发展现状
1、腾讯通过双链路云平台进行布局
腾讯先锋专注于将腾讯游戏和手游上云，构建正向云游戏生态，并推出移动云游戏版本精品内容；而Start云游戏则聚焦TV端和高品质3A游戏的云化体验，以腾讯产品为基础，将多个海内外大型精品游戏引入云端。
2、网易利用内容优势增强市场竞争力，通过云游戏降低用户游戏门槛，加深云游戏布局
搭建云游戏平台提升网易游戏的分发能力。以网页端为载体，通过双重“免下载”降低用户接触游戏难度，并增强分发能力。部分网易游戏产品已云化，为联运渠道商提供技术支持。随着游戏逐渐云化，网易将更依赖云游戏推广功能。
3、中国移动利用5G技术，构建云游戏产品矩阵，全面覆盖用户游戏场景
咪咕快作为三端互通的云游戏平台，在中国移动5G网络环境下，优化网络宽带，实现超高清、无延时、即点即玩的体验。同时，拓展应用场景，利用云游戏技术打造国内5G VR云游戏平台，打破内容壁垒。
四、“云游戏+”推动数字经济高质量发展
云游戏作为游戏科技和新一代信息技术的融合，其科技价值得到产业界的高度认可。云游戏的创新发展推动各种基础技术的突破升级和规模化应用，同时也促进新兴产业底层技术的交叉赋能和深度融合。云游戏已经成为推动数字经济高质量发展的重要力量，为数字经济新型基础设施的建设注入新动力。
1、云游戏为元宇宙的推广和落地提供核心能力支撑
云游戏利用大规模数据中心和边缘计算高性能计算资源，为元宇宙提供强大的实时云渲染能力和算力支持，以满足用户对虚拟数据、场景和模型的交互和操作需求。云游戏作为在线视频流的方式，经历技术可行——技术成熟——商业可行的阶段，为元宇宙的快速发展提供海量算力和实时云渲染基础。
百度云游戏解决方案提供一站式云渲染解决方案，为元宇宙及数字人场景开发者提供云渲染平台的接入API、应用接入SDK和业务支撑平台，以支持快速拓客和转化。同时，百度云渲染平台已为多家企业的元宇宙场景提供算力支持并取得良好的用户反馈。云原生开发部署工具的推广降低元宇宙应用开发成本和复杂度，提高开发效率和质量。云原生应用能够充分发挥云计算优势，利用弹性、可扩展性和自动化特性构建和部署应用，提供更高效、可靠和安全的服务。
云游戏与元宇宙相结合，进一步拓宽内容生产者的创作边界，为用户带来更加沉浸、自由度更高、社交性更强的虚拟世界体验。云端多GPU渲染、存储分离、RTC等技术突破本地硬件环境限制，同时虚拟引肇、光追渲染与AIGC等技术拓宽内容生产者创作边界，使游戏场景表达具备更广泛的可能性。未来元宇宙时代将以云原生内容的写实性支撑虚拟世界场景体验的真实感，实现更大规模、更高质量、更多样化的虚拟世界，让用户在不同的场景中自由切换和探索，并结合交互技术，提升用户的沉浸感和真实感。
2、云游戏技术为文旅元宇宙的开发和运营提供全新的发展路径
通过高性能云渲染算力和海量存储能力，助力文旅元宇宙实现真实场景建模和高精度画面展示。文旅元宇宙是整合多种新技术的虚实相融的新型文旅形态，满足消费者对高质量文旅产品和沉浸式体验的需求。可快速重建真实场景，构建高品质虚拟空间，解决用户设备性能不足问题，提供沉浸感和丰富交互形式。其可实现高精度画面渲染和360度旋转体验，并赋予虚拟展厅社交属性。此外，云游戏还赋能文旅元宇宙创新业务模式，如数字藏品的跨链分享。元境推出的“元境博域”联合多个博物馆，为用户提供沉浸式、强互动、故事化的数字文旅新体验。
3、云游戏为数字人的制作和应用提供创新的架构设计
为数字人的制作和应用提供创新架构设计，提高建模精度、渲染视效和动作表情精度。通过云原生技术，实现快速部署、弹性扩展和实时更新等功能。在实时性要求高的场景中，利用云端计算处理能力实现动作和表情的实时捕捉和渲染，提高数字人的真实感和互动性。云游戏基础设施提供低延迟、高带宽网络和抗导保证，实现数字人的实时交互和流畅展示。
五、关键技术的加速创新：数字技术不断演进
随着云游戏市场的发展，竞争焦点已转向底层技术的深耕和优化，注重技术升级。2022年，行业在实时渲染服务器、资源复用等方面取得显著降本增效成果。同时，终端适配、边缘节点部署和弱网环境解决方案的改进提升用户体验，拓宽应用场景。技术推动下，云游戏行业有望在更多领域迎来新机遇。
1、容器管理技术成为提升云游戏服务效率和质量的重要保障
云游戏业务特点给容器管理技术带来新挑战。为满足用户低时延游戏体验，容器需要在多个城市部署，数量规模和分布模式前所未有。由于容器使用时间较短且使用时长不等，导致容器调度频繁，对调度器性能和一致性带来一定挑战。同时，为降低成本，容器的算力需要根据用户需求实时划分。
2、云游戏实时渲染专用服务器满足各类场景差异化需求
随着云游戏的快速发展，品类不断丰富，单一的服务器架构已无法满足不同云游戏的需求。为支持多样化的云游戏规模化运行，需要提供有针对性的服务器架构。ARM SoC 阵列服务器是一种创新型异构服务器，由多个基于ARM架构SOC芯片的计算节点组成，每个计算节点完全独立，拥有独占的内存和存储资源。在服务器中，专用BMC管理节点和高速网络总线提供对所有计算节点的管理和网络支撑。ARM SOC 阵列服务器能够更好地满足云游戏、元宇宙、数字人、虚拟展示等新兴应用场景移动端的实时云渲染算力需求，并且在成本和功耗上具有很大优势。
X86图形计算服务器基于CISC（复杂指令集）体系结构，代表目前CPU领域最强的计算能力，使用NVIDIA、AMD等厂商的图形渲染GPU，具备更高的图形计算能力，能够满足更高品质的主机游戏及PC游戏的云流化服务。X86图形计算服务器硬件编码能力强，可以直接利用硬件编码能力输出各类编码流，无缝衔接云游戏基础框架能力，进一步优化云游戏时延指标，提高云游戏的体验。同时通过虚拟化技术、沙盒、多开等技术的应用，衍生出各类云游戏架构，可以在一台x86图形计算服务器上同时运行多路甚至几十路PC游戏，进一步降低服务器的本。
3、资源复用成为行业提质降本增效的关键要素
中国云游戏市场在资源占用方面表现出明显的波峰波谷，不同时间段之间资源利用率差异显著。2020年至2022年期间，各大厂商主要致力于业务上线所需的基础技术储备，关键技术均已部署应用。计算和存储能力可以弹性共享，提升资源效能。分布式存储作为主流模式，长期应用于政府、企业、云公司。在底层架构互通的情况下，云游戏平台闲置的计算资源可以转换为云存储的前端计算，从而实现计算和存储资源的共享互补。
大多数公司重视提升资源利用率以改善用户体验。云游戏平台运营商需要在高峰时用户排队量与低谷时资源的闲置量间寻求最为合理的平衡，提升云游戏平台的用户体验。目前市场上多数公司均在资源复用领域投入更多精力来解决相应的适配和开发问题。
移动云-云游戏服务平台具备对异构资源和网络的实时感知能力。平台实现全网 GPU 算力的统一纳管、调度、算力复用，可满足用户对实时云渲染、边缘 XR 应用、云网吧、游戏型云电脑的超高清视频、超低网络延迟的需求。平台对用户位置迁移的趋势进行分析判断各个区域所需要的算力资源，根据分析结果，弹性调度各个区域的算力资源;将各资源池网络接入 5G 双域专网及城域网，对云游戏所需要的网络进行保障，如 5G 游戏专属切片服务、QoS 网络保障平台最高支持 2K 分辨率、144Hz 的电竟级游戏体验，网络延迟低至2ms。目前已成功支撑张家界元宇宙景区、当红齐天云 XR 等项目落地。
4、终端适配技术升级加速扩大云游戏场景入口
云游戏因其技术特性，在适配各种终端设备方面具有天然优势。云游戏的应用场景已经扩展到车载终端、智能音箱等设备，进而扩大云游戏的用户和消费者群体。
在车载终端的应用，云游戏通过提升驾乘体验和娱乐体验，将车辆转变为具备联网能力的智能座舱。利用移动互联网技术，车载终端可以实时与云端服务器交互，获取更多优质的游戏资源。串流技术在显示终端层面表现出良好的兼容性，推动多屏跨端的趋势。用户可以在不同场景下使用不同的显示终端来访问云游戏平台。同时，新兴娱乐场景也将为云游戏市场带来新的增长点。
5、弱网解决方案不断优化助力用户体验再次升级
弱网环境下，云游戏平台常出现卡顿、画面模糊等问题，影响用户体验。2022年，通过智能网络优化算法、网络加速器、流量管理等技术手段，取得弱网解决方案的技术性突破，减少游戏卡顿和画面模糊现象，提升用户体验。机房运维和管理策略也更加精细化，配合完备的监控体系，提高用户对云游戏的满意度。
六、中国大陆市场云游戏趋势展望
云游戏尚未建立可持续的商业模式，主要依赖订阅制和包月服务进行收费，对游戏收入和体验的增加有限。2020年和2021年单笔最大融资金额均超过15亿元，但2022年中国云游戏行业的投融资表现相对黯淡。云游戏的收费模式仍在探索阶段，国内主流云游戏平台大多采用订阅制和时长制进行收费，而常态化的云游戏场景相对单一，对游戏收入和体验的增量有限。
产业链上下游积极挖掘云游戏应用场景，游戏厂商通过云端技术实现多端互通、实时交互，拓展用户圈层。云游技术厂商创新技术，降低成本。电信运营商发展高速宽带和5G技术，为数字场景打下基础。
产品上云技术难度低，内容成为用户选择的关键。2023年，中国大陆云游戏市场覆盖多类型赛道，新老游戏上云提供低门槛体验环境，创造实时登录场景，吸引更多用户。随着云游戏引擎和内容的发展，产品上云技术门槛降低。目前，云游戏在中国尚未建立可持续的商业模式，内容依托原生IP进行云化，用户主要选择传统游戏内容，内容将是用户选择和保留游戏服务的关键因素。
云游戏行业基础完善，技术标准创新中，商业模式待探索，内容是核心竞争力。中国云游戏政策环境良好，技术与标准推动生态发展，家庭网络是关键。
AI PC的新定义：个人智能助手
PC一直以来都是人们重要的生产力和内容消费工具。现在，AI PC不仅继承原有职能，而且在硬件上集成AI算力单元，可以运行“个人大模型”，创建个性化本地知识库，实现自然语言交互，从而深刻地改变PC的定义。AI PC成为每个人的个性化AI助理，提高生产效率，简化工作流程，更好地理解用户的喜好，并保护个人隐私数据的安全。
一、AI PC 的用户价值
AI PC 能够为用户提供通用场景下的个性化服务，提供即时、可靠的服务响应，更低的大模型使用成本以及可信、安全的个人数据和隐私保障。
1、提供通用场景下的个性化服务
AI PC根据用户的工作、学习和生活需求，提供个性化创作、私人秘书服务和设备管家服务等多种功能。通过终端厂商的定制设计和场景化的功能预设，以及不断探索用户需求，AI PC具备的个性创作、秘书服务和设备管家等功能可以在不同场景中展现出独特的价值。
2、工作：打造智能工作新常态
AI PC的个性化创作服务能够极大地提高工作效率，帮助用户快速生成专业文档，如会议通知、材料准备、记录和纪要、邮件起草等更准确地理解用户的创作意图，掌握用户的创作习惯和个人风格，并调用多种模型和应用、互联网资源来完成任务。通过调用个人和企业私域信息，AI PC可以智能生成个人日程表，推荐会议时间，生成会议邀请并预定会议室。在会议中可以进行实时同声传译，会议结束后，也能根据讨论总结主题、未解决事项，并生成会议纪要。
设备管家服务能够主动为工作提供保障，根据不同的工作场景智能调配性能和算力，为用户带来最佳的设备使用体验。同时，AI PC也能主动给出建议，推荐用户下载更适合的软件来完成任务。
3、学习：带来智能学习新体验
AI PC的个性化创作服务能够为学习提供智能体验，根据课堂内容生成笔记和提炼课程要点，优化笔记质量和呈现方式，满足学生个人专属需求和习惯。在练习中，提供跨学科的知识讲解、对话练习和内容拓展，帮助学生有针对性地练习疑难点和易错点。
4、生活：提升生活娱乐全体验
AI PC个性化创作服务可以提升娱乐体验，成为玩家的专属“电竞教练”，提供游戏攻略、比赛分析和对局复盘等专业指导。同时，根据用户喜好，制定个性化的出行计划。
5、提供即时、可靠的服务响应
生成式AI带来巨大的效率提升潜力，但在实践中，云端公共大模型的缓慢响应和反馈时间影响了用户体验。在2023年AIGC平台使用体验调研中，“响应慢”和“反馈时间长”是主要的负面反馈。AI PC以本地推理为主，利用边缘和云端推理为辅，智能、合理地调配混合算力和模型，从而有效减少响应时间。
由于具备本地化的大模型能力，AI PC在离线状态下也能进行创造性工作，不受网络条件限制，随时随地为用户提供服务。此外，本地大模型能更便捷地集成和利用本地知识和数据，有效避免“幻觉”，精准生成符合用户需求的作品。
6、更低的大模型使用成本
随着生成式 AI 频繁使用，完全依赖云端将导致成本线性上升。而AI PC以本地推理为主，云端公共推理为辅，使用户在一次性购买后可享受全生命周期的免费本地推理服务，再加上有限云端订阅，显著降低个人用户使用AI大模型的费用。AI PC终端厂商通过紧密的生态合作，一站式满足用户需求，提供有竞争力的综合服务价格，并节省额外的带宽成本。
不仅用户受益，应用厂商也得以减轻云基础设施的压力并降低运营开支。独立应用开发商和应用开发者将依托AI PC的优势更经济、高效地探索和开发应用。
7、可信、安全的个人数据和隐私保障
AI PC的个性化本地知识库作为安全的基础保障，为个人用户和企业用户提供安全隔离的存储空间，确保隐私和涉密信息仅在受信任的环境下被调用。同时，通过本地推理机制，有效避免敏感信息在远程服务器上的处理。
设备管家服务提供额外的安全保障，实时监控设备情况和学习用户行为，能够提前识别风险行为并进行主动干预与防护。通过与第三方应用的合作，AI PC不断强化对风险行为的识别与风险内容的拦截，为用户带来极致的安全体验。
二、AI PC 的核心特征
为实现上述用户价值，AI PC不仅是硬件设备，而是由AI模型、应用和硬件设备组成的混合体。产品拥有本地部署的大模型与个性化本地知识库组合的个人大模型，以个人智能体作为第一交互入口，实现自然语言交互。通过内嵌AI计算单元，提供混合AI算力，并依靠开放生态满足不同场景的需求。同时，通过本地数据存储和隐私及数据保护协议来保护个人隐私和数据安全，实现生产力提升。
AI PC 核心特征
1、第一交互入口：自然语言交互的个人智能体
1）多模态自然语言交互 UI 提升交互体验
传统终端的交互模式存在较大限制。早期设备依赖硬件外设传递人机信息。图形化 OS 提升交互效率，但可视化程序交互涉及复杂菜单和功能操作，学习成本较高。AI PC 实现自然语言交互，使用户能够以口头或文字形式与 PC 进行沟通，并通过自然语言给予反馈，这种交互方式更自然、直观，贴近人类沟通本能，替代复杂的指令语言。
2）个人智能体提升终端易用性
自然语言交互 UI 的能力依赖于常驻其中的个人智能体，承担着理解用户意图与分发任务的重要作用。个人智能体基于内嵌于终端的本地大模型打造，精准理解用户意图后，将意图转换为相应的任务组合，并分解任务、识别任务完成的路径，进而查询本地知识库、调用设备 API、调用合适的模型或应用执行相应任务。任务完成后，设备、模型或应用将结果返回给智能体，智能体整合后反馈给用户。
未来，个人智能体将通过智能感知和主动服务提升 AI PC 的自主性与易用性。随着知识库中信息的丰富，根据用户习惯，结合时间和位置等信息，感知用户潜在需求，并在特定场景下主动提出服务请求。
个人智能体提升 AI PC 的自主性与易用性
2、终端内嵌个人大模型
1）本地为主、边缘与云为辅的大模型方案
随着用户对AI能力和大模型调用变得频繁，仅依赖云端提供相应的能力变得昂贵、复杂且不够安全。因此，以模型的本地化推理为主、以边缘和云端推理为辅的混合大模型架构成为AI PC解决这一问题的关键。
用户大部分任务将能够依托AI PC本地模型完成。如在离线情况下依靠本地大模型完成通过文字描述生成文档和PPT的任务。同时，本地模型还将承担意图理解和任务分配的功能。
当用户的任务请求不私密且极其复杂时，AI PC将在用户同意的情况下，调用云端公共大模型的能力，从而极大地扩展本地模型的能力范畴。在很多情况下，边缘设备的出现进一步分担本地模型推理的负载，并帮助AI PC完成个人大模型的微调，为本地模型的个性化提供一种可行的解决方案。
混合大模型的优势在于能够根据终端设备的性能、资源限制以及用户的网络状况和任务复杂度，动态地调整端侧和云端的计算负载，实现最优的性能和效率。满足用户的使用需求、适应不同的应用场景，同时兼顾快速响应、即时反馈和数据隐私安全。从而带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化等方面综合优势。
2）个性化本地知识库
除混合大模型之外，还拥有本地向量知识库以及相应的管理工具，能够储存从用户的行为与本地数据中获取的信息。知识库能够将特定的文件进行分块与向量化，并进行向量数据的存储。在执行任务时，知识库能够通过对向量数据的检索来匹配并强化用户提供的提示词从而帮助模型更准确地了解用户的意图并提供更个性化、高准确度的反馈。通过这一方式本地知识库能够使得AI PC了解和熟悉用户个性化的语言习惯和操作模式。
在企业应用背景下本地知识库可以在较短的周期内强化企业内对特定任务的完成效率与精准度。例如生成与企业既往设计风格与调性一致的图片创作符合企业特定专业语言的文稿或生成符合企业内部汇报习惯与需求的PPT文档。
3、终端标配本地混合 AI 算力
算力是AI PC功能实现的前提，异构混合算力（CPU+NPU+GPU）是AI规模化落地的必然要求。这种计算方式结合不同类型计算单元的优势，提高终端侧AI算力，实现更快速、高效的AI模型推理。随着端侧算力的提升，AI PC可以在离线状态下处理更复杂的任务，并且在功耗控制、影像呈现、复杂运算、游戏体验等方面得到AI优化。AI PC包括多种产品形态，如AI笔记本电脑、AI平板电脑、AI台式机等，未来还将涌现更多创新形态。
AI PC 产品型态
这些产品形态可以灵活组合，满足不同用户的需求。在家庭场景中，用户可能选择AI笔记本电脑和平板电脑进行日常生活和娱乐；而在企业场景中，AI台式机具备更高性能，与AI笔记本电脑和工作站集群配合，适用于专业的生产力创新任务。
4、连接开放的 AI 应用生态
为完成复杂的任务，AI PC 需要调动不同模型和应用作为补充和延伸。为此，AI PC 的功能发挥需要一个开放的行业生态作为支撑。开放的应用生态应包括AI原生应用、AI赋能应用和公共大模型。AI原生应用是以AI能力为核心、直接依托算法构建的应用，AI赋能应用则是传统应用增强插件化后被大模型调用或调起的功能。
5、设备级个人数据和隐私安全保护
用户请求公共大模型执行任务时，担忧个人数据、隐私和企业商业机密泄露。确保设备级个人数据和隐私的安全性是技术发展和用户权益的迫切需求。个性化本地知识库提供本地化的个人数据安全域，支持读取云端私域数据，保障AI PC的数据安全。本地推理机制避免敏感信息在远程服务器上处理，只有非敏感任务才会调用公共大模型处理。AI PC配置硬件级的安全芯片，加密和保护个人隐私数据的读取和使用，防止未经授权的第三方窃取。
AI PC产业生态:以人为本、终端引领、AI驱动
PC集成AI算力单元，可以运行“个人大模型”，创建个性化本地知识库，实现自然语言交互，从而深刻地改变PC的定义。AI PC成为每个人的个性化AI助理，更好地理解用户的喜好，并保护个人隐私数据的安全。
产业内供给关系变化
一、用户：生态话语权显著提升
1、用户成为行业生态创新的驱动者和创造者
在AI PC时代，用户的话语权提升，能动性地影响产品进化和产业生态的发展。主要体现在以下几个方面：
1）低成本自创应用流行，AI技术的发展降低开发门槛，用户可利用AI PC直接“开发”应用，也可以在AI大模型的帮助下自制应用和软件。
2）新型用户社区兴起，应用生态供需关系翻转。随着UGA的增加，形成全新形态和运作模式的社区，用户分享自己利用AI创作的APP供其他用户下载和使用，点评交流UGA，发布有偿需求等。
3）日常体验反馈驱动下的自动化服务迁移，智能体通过插件调用各类应用，用户评价和使用行为成为智能体应用分发的关键依据，用户对体验结果予以反馈即可影响应用的被调用优先级和触达用户的频次。个人智能体能够根据用户行为反馈随时选择和切换应用背后的服务供应商，形成用户驱动应用创新的形态。
2、用户与 AI PC 的关系将被重新定义为 “类伙伴”关系
AI PC将颠覆现有的人机交互模式与人机关系，形成用户、终端和智能体的复杂关系。用户与AI PC终端形成“类伙伴”关系，需要各方强力配合，提升用户话语权。用户对于终端产品的选择与评估方式也会随之出现变化，能否发挥出个人智能体最佳的性能和提供最佳交互体验等都将成为重要评估维度。
3、数据主权和隐私保护意识大为提高
随着用户话语权提升，用户数据主权成为不容忽视的议题。AI PC交互方式导致用户任务指令、请求与反馈集中，信息和数据呈现集中化趋势。为提供专属智能化服务，AI PC需要访问用户私密知识库数据和分散存储的本地及云端应用私人数据。在新的生态环境下，对用户数据安全的重视程度需进一步提升。用户数据主权将不仅停留在概念层面，而将形成一套规范的政策、机制和管理体系，用户将更主动地决定自己数据的处置权。
二、终端厂商：进阶为生态组织者
终端厂商在AI PC时代将扮演多个关键角色：
1、作为AI PC技术整合创新交付者，终端厂商需要同步进行设备硬件和软件的迭代，并确保步调一致、目标统一，整体交付和迭代。以用户需求满足和体验提升为驱动力，对“设备+个人大模型+个人智能体”进行整合创新。
2、终端厂商将创造新一代个人智能体及AI入口，成为用户体验的维护者。个人智能体作为用户通向AI功能的集成化入口，独立于操作系统，由终端厂商设计并完成开发。终端厂商将直接对个人智能体的界面UI和交互逻辑进行设计，并能够根据用户的反馈以OTA的方式进行迭代。
3、终端厂商还将作为本地化个人数据及隐私安全守护者。作为存储用户隐私数据的重要载体，终端将成为用户数据保护和管理的第一阵地。终端厂商将在AI PC的生态中发挥信息处理与保护的核心作用。
4、终端厂商将在AI应用和模型生态建设中发挥关键作用，作为开放的AI应用生态标准制定者和推广者。在技术层面，需要定义标准化的接口和API，以便大模型与应用可以与终端设备进行互操作，并针对终端设备的性能和资源限制对需要接入的大模型进行性能优化。
三、AI 技术厂商：发展混合人工智能技术和服务
1、轻量化本地大模型与个性化微调服务
在AI模型爆发期过后，大模型赛道将整合，基础大模型数量减少。为提供真正可信、个性化的服务，模型的落地将走向“公共+个人”的混合AI架构。AI技术厂商通过模型的蒸馏、压缩等技术将大模型“瘦身”，形成轻量化的模型，以减少对计算资源的需求。同时，用户对模型的专属化需求提高，AI技术厂商将提供个性化微调服务。
2、解耦和适配AI PC个人智能体
无论是本地模型还是云端公共模型，模型技术厂商都需要在终端厂商定义的标准化接口和API下，与智能体做好对接和交互。模型与个人智能体之间、模型与模型之间解耦的设计，使得模型更加易于优化和调试。
3、大小模型技术和服务相互配合
大模型在推理和复杂任务处理方面有优势，而小模型在专门场景的推理任务中有优势。大小模型需要在混合架构之下进行合理的任务分配，实现多任务的协同处理和结果整合。大小模型的共同配合可以提高模型的适应性和稳定性。
4、AI PC本地混合AI算力价值
AI PC提供本地算力已经能支撑小模型高效地完成一些任务。大小模型在AI功能设计中需要充分考虑不同任务之间的关联性和差异性，以便进行合理的任务划分和集成。同时，需要充分考虑不同模型的优缺点和局限性，以便进行合理的模型选择和优化。
四、应用厂商：AI 应用生态崛起
AI PC 的升级将推动下一代 AI 应用生态的崛起。传统的应用生态是围绕着操作系统框架开发形成的，在 OS 之上提供专业的业务功能。在新的生态下，应用的开发，使用方式和评估机制都将发生颠覆性的改变。
1、大模型驱动的应用将快速发展
本地大模型的AI能力需要拓展，必须构建丰富的应用生态。大模型厂商采用“插件化”方式调用其他应用的模块化能力，实现“无所不能”。
1）AI 原生应用将快速增长
随着AI应用生态发展，围绕大模型AI原生应用占比将持续上升。AI原生应用在开发阶段即以大模型为核心，使用各种AI工具和框架实现AI的功能和特性。
2）传统应用将升级为大模型赋能应用
AI PC带来的全新交互方式对传统应用构成冲击，传统应用需要迭代并开放更多API，提升作为插件被调用时的表现与反馈效果。传统应用厂商需要与模型厂商合作优化反馈效果，长期则需要将自身重构为AI原生应用。
3）新型AI应用商店将形成
新的AI应用商店将提供AI原生应用和由AI赋能的应用，支持便捷的检索和下载。AI应用商店将通过独立审核机制把控隐私保护协议与安全性，提供众创应用的开放性与包容性。AI应用商店将与不同用户社区打通，为众创应用提供一个认证、交易、下载与评价的平台。
2、形成以意图服务反馈驱动的新型应用评价和迭代创新机制
1）意图任务以插件化模式调用
随着用户逐渐习惯通过个人智能体交互方式，应用被用户直接使用的场景会大大减少，大部分应用将通过个人智能体与意图理解平台被调用。应用厂商应与终端厂商紧密合作，制定并发布应用程序编程接口（API）标准，以确保个人智能体与应用能够顺利的协同完成用户的需求。
2）形成以用户意图反馈采纳次数为标准的应用评价机制
“插件化”调用方式基于对用户意图理解的调用和反馈机制的应用评价和迭代机制。将形成新的应用评估机制，评分指标以用户调用次数、用户重新生成次数、主动采纳次数等为主。
3、“众创应用 & 专业应用”共同发展的全新格局
用户产业生态话语权提升，应用进入自开发时代，非专业个人用户也可以参与应用开发。AI框架和工具具备强大功能和灵活性，用户可根据需求和数据进行简单适配和调整。用户使用自动化开发工具和平台，快速构建和部署AI原生应用，或通过与个人智能体对话进行应用或插件的开发。众创应用在应用市场上占据愈发重要地位，对传统应用厂商造成冲击。在专业复杂度低的场景下，众创应用将对传统应用厂商造成巨大冲击。专业应用仍留有一席之地，针对特定场景，仍有部分专业性极高的任务需要用特定的应用和软件来完成。出于效率和成本的考虑，个人智能体不会构建针对此类任务的理解和解决能力。因此，在此类应用的使用上，用户仍将使用传统的方式与应用发生交互。用户将绕过个人智能体直接使用应用，但是会在应用内置的专业AI助手帮助下完成相关的任务。因此，无论是应用的开发、分发、使用场景还是评估方式，行业都将迎来“众创应用”和“专业应用”并行发展、共同繁荣的全新格局。
五、算力厂商：普惠混合 AI 算力
算力是 AI 技术基础，是整个 AI PC 产业生态的血液。随着 AI 终端爆发式发展，算力供给成为制约 AI 快速普及的关键短板。为应对行业对算力爆发式增长需求，算力厂商将进行一系列彻底的转型，以提供普惠的混合 AI算力作为发力方向，推动 AI PC 的全面普及。
1、混合 AI 算力成主流创新方向、智算性价比将成核心评价指标
高昂的云端算力成本是AI技术普及的主要障碍。当前算力供给主要满足大模型厂商的训练需求，但随着AI PC的普及，大模型将成为每个人的助手，其用户规模将快速增长，推理算力需求将超过训练算力需求。因此，算力集中于云端的模式将不可持续，需要将算力向端侧和边侧下沉。构建足够的端侧与边侧AI算力，提升本地模型推理能力，形成端-边-云协同的混合算力是行业趋势。成熟的方案包括使用CPU+NPU+GPU异构式架构提供本地算力。CPU厂商将更普遍地集成NPU来提升AI运算和任务分配性能，优化不同计算单元的调用机制以降低功耗。GPU厂商将加强对智能计算的优化。AI芯片厂商的地位将进一步提升，为行业提供更多支持，特别是在可信计算和增强智能计算方面。
2、智算性价比将成为核心评价指标
在算力行业发展初期，单一的评估指标有助于市场建立统一基线，主要以云端算力供给为主，以TOPS等性能指标为评估标准。但在AI PC时代，端-边-云混合算力架构成为主流，终端设备上的算力产品表现成为新评估标准。智算性价比是重要考量，由性能、适配性、功耗和价格等因素综合决定。提升智算性价比需要优化混合算力性能、提高端侧表现、降低功耗和控制成本。智算性价比=性能×适配性/(功耗×价格)。
3、模型适配与 AI 开发框架的通用化趋势
算力厂商将建立通用、兼容的AI开发框架，降低大模型和应用开发适配门槛。对于AI PC产品，模型适配性非常重要，算力产品需要与各类大小模型及其调用的应用进行综合适配，实现AI PC的功能。通用化AI开发框架可以显著提高AI系统的效率与可扩展性，同时降低开发与维护成本。
4、普惠与快速普及是算力发展的优先方向
算力产品的效能对AI PC的购买和使用成本具有决定性作用。高算力成本将阻碍AI技术的普及，而低功耗和长续航能力则对体验和场景扩展至关重要。因此，提供高效能的普惠性智能算力将是算力厂商的发展重点，推动AI PC的快速普及。低功耗和长续航能力对用户体验和场景扩展至关重要。高功耗会导致厚重的机身、高昂的成本、续航不足和潜在的发热卡顿问题。普惠性算力是算力发展的必然选择，行业内对算力的巨大需求将推动算力厂商提供更充足的普惠性算力。AI PC将把“算力消费”概念带入消费市场，昂贵的算力将成为历史。
2024成为AI PC元年加速PC升级
AI PC的发展是一个动态的过程，其价值和核心特征相互支持、相互促进，推动着整个产业走向成熟。这个过程可以分为两个阶段：AI Ready阶段和AI On阶段。
在AI Ready阶段，主要是通过升级芯片计算架构，将NPU计算单元集成到CPU中，以提高能效比和计算速度，同时具备更高的稳定性和可靠性。这种升级使得终端设备具备混合AI算力，能够更快地处理数据和任务，尤其对于需要实时响应的AI应用如语音识别、图像处理等尤为重要。
进入AI On阶段后，软件和硬件两方面的积累将带来产业的跃变。这个阶段具有完整的AI PC核心特征，并为广大用户提供划时代的AI创新体验，成为每一个人的个人AI助理。随着核心技术创新、产品体验优化、AI应用生态繁荣，AI PC能够服务于更加广泛的通用场景，并且能够实现端边协同计算、跨设备互联接力，甚至能够基于个人数据和使用历史，在边缘私域环境下实现个人大模型的微调训练。预计从2024年开始，符合AI On阶段标准、具备完备AI PC核心特征的AI PC将陆续进入市场，这将进一步拉动市场的快速增长，为整个产业发展注入新的活力。因此，2024年被视为AI PC元年。
随着AI PC在2024年的快速进入市场和应用场景的不断拓宽，PC市场将进入新一轮增长。AI PC在中国PC市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升，到2027年将达到85%，成为PC市场主流。个人消费市场、中小企业和大型企业都将受益于AI PC带来的变革，加速智能化转型、优化客户体验、提升运营效率。同时，AI PC将与大型企业智能化转型相结合，长期释放企业内部活力。
AI PC 市场规模及占比预测
AI PC与个人效率提升息息相关，并将在消费市场上快速反映为对需求的拉动。自媒体的发展为个体用户提供更为丰富多样的表达形式和渠道，导致消费者对创作图片和视频的需求急剧增长，因此需要功能强大的AI PC来提高创作效率。
AI PC的独特价值预计将大大缩短现有PC用户的换机周期，从而加速换机潮的到来。当前PC消费市场的主流换机周期为3-5年，但2022年仅有10%左右的用户计划在2年内更换PC。随着AI PC的普及，预计2年内计划更换PC的用户比例将翻番，达到20%或更高。
目前PC消费市场的人群结构相对保守，注重实用功能和价格敏感的节俭从众型用户和精明自主型用户合计占比接近60%。随着AI PC的推出，IDC预测PC消费市场的人群结构将发生变化。首批尝试AI PC的是对新技术敏感且追求生活品质和工作效率的品味达人。随后，越来越多的稳重体面型用户将在品味达人型的影响下置换旧机，成为AI PC的主流用户，推动PC消费市场人群结构的高端化。到2025年以后，随着AI PC的普及，越来越多对技术参数和价格变化敏感、注重性能和功能的精明自主型用户将成为AI PC的主要消费群体。
中国 PC 消费市场用户细分人群占比
一、中小企业：借助 AI PC 加速智能化转型，优化客户体验，提升效率
研究报告显示26%的中小企业PC用户已在使用大模型和生成式AI技术，主要应用场景为协同办公和市场推广。媒体、医疗卫生、互联网行业对增加AI投资意愿较高，“专业服务”领域的企业已达到较高水平。中小企业体量较小，组织结构简单，以低成本运营为主，在法务、财务、品宣、IT等领域通常不设完整职能部门。AI PC可弥补这一短板，整合资源，最大程度提升独立性。
AI PC可赋能远程平台，强化沟通，助力异地团队成员协作、共享资源、提升效率，减少差旅成本和办公室空间成本。在此过程中，员工可节省差旅、通勤时间成本，间接提升企业运营效率。AI PC支持市场推广与客服人员，增加单位时间内应对客户与业务量，提升效率。同时，AI PC可助中小企业实现流程管理自动化，放大灵活性优势，为业务增加推进因素。
AI PC在中国中小企业PC市场中装配比例提升速度将高于消费市场，2027年达88%。2024年后53%的企业IT投资额年增长率将超5%。
二、大型企业：领先企业率先导入 AI PC，长期与智能化转型相结合
由于数据安全要求高且体量大，AI PC给大型企业带来的变化将在更长时间内体现。AI PC在中国大型企业PC市场中的新机装配比例将于2027年达到74%，其中科技领先行业的IT、互联网、金融和专业服务等大型企业将率先导入AI PC。
三、AI PC 拉动 PC 市场稳定增长
AI PC的推动将拓展PC应用场景，推动市场规模增长。中国PC市场将在AI PC带动下结束负增长，未来5年保持稳定增长态势。台式机和笔记本电脑总规模将增长近28%，从2023年的3900万台增至2027年的5000万台以上。
中国个人电脑市场规模预测
据预测，2024年中国终端设备市场中，超过半数的设备将具备针对AI计算任务的硬件基础，到2027年，这一比例将攀升至接近80%的水平，并进入平稳提升阶段。
中国 AI 终端占比预测
在AI PC时代，PC不再仅仅是硬件设备，而是具有可持续运营价值。用户的购买决策将涉及更多与AI PC生态相关的应用、模型及收费标准。由于个人智能体在全场景下发挥着重要作用，AI PC的使用时间将超过传统PC，应用市场将承载新增的使用时间。插件化的AI原生和AI赋能应用将提升AI PC的智能化表现，应用将成为主要附加品。因此，用户需要为硬件和包括公共大模型在内的附加服务付费，以提升AI PC的实用价值。
中国AI PC生态发展将得益于ARM和x86架构产品的计算芯片厂商的参与。主流厂商正在优化CPU+NPU+GPU架构，以提升混合普惠算力为发展方向，推动AI PC的大规模普及。通用性AI开发框架和终端适配性将是厂商关注的重点。
混合大模型的流行将推动公共大模型服务的发展。大小模型都将在AI PC时代进入快速发展阶段。传统应用厂商面临转型压力，需要大规模应用AI模型进行赋能，并对应用进行插件化适配。同时，在创作类任务需求的工作、学习和生活场景下，提供满足这些需求的应用供应商的地位将进一步升级。
AI PC应用还将形成规模庞大的周边市场，围绕AI原生应用开发的培训、用户社区维护与运营、AI应用分发机制等提供全方位支持，为市场带来新的机会点。
AI绘画所需显卡指南
在不断发展的 AI 绘图环境中，游戏开发者经常会遇到由于显卡功能不足而导致渲染缓慢的挑战。然而，大量可用的型号和品牌，加上有关特定卡片是否适合 AI 绘画等问题，使决策过程复杂化。
在选择 AI 绘图的显卡时，除价格之外，还需要考虑其他哪些因素呢？虽然有些人认为购买最贵的显卡是最好的选择，但显卡市场并不严格遵守“一分钱一分货”的原则。例如，3090 和 3080 之间的价格差异可能很大，但它们的性能差距不到 20%。
显卡通常具有相当大的溢价，并且价格和性能之间的关系并不总是线性的。因此，根据特定需求仔细选择显卡至关重要。另一个重要因素是拉丝速度，这是许多买家关心的问题。虽然众所周知，更强大的显卡会导致更快的渲染速度，但购买显卡的人可能不清楚实际速度。
一、在选择显卡设备时需要的原则
– 尽量选择显存为12GB以上、NVIDIA显卡20系及以上的设备。如果对显卡不了解，建议直接购买整机。
– 推荐使用台式机，若非要选择笔记本电脑，尽量选择显存为6GB以上的设备。
– 尽量避免使用苹果设备。
如运行Stable Diffusion，4G能跑，8G入门，12G及格，16G自由，24G上天。
大模型直接生成图片GPU性能比较
二、部分显卡的渲染效率对比
1050Ti=512*768分辨率，720 秒一张图像
2080 = 512*512 分辨率， 20 秒一张图像
3060 = 512*512 分辨率， 3 秒一张图像
3080=2560*1440分辨率，60 秒一张图像
4090 = 1536*768 分辨率， 5 秒一张图像
三、以下是专为 AI 绘图设计的显卡的一些建议。可以根据实际需求和预算进行选择：
A卡和N卡（AMD和NVIDIA）之间的选择，一般建议选择NVIDIA卡，避免由于兼容性问题影响体验。
在两个价格相似的NVIDIA（N）显卡之间进行选择时，重要的是要考虑VRAM（视频随机存取存储器）或显存的大小。VRAM在显卡模型中由“G”值表示，决定AI绘图的分辨率限制以及显卡能否有效训练模型。 虽然显卡的核心性能主要影响渲染图像的速度，性能越强，渲染速度越快，但对于 AI 绘图来说，理论上的优先级在于拥有更大的 VRAM。如3060ti配备8GB的VRAM，而3060有一个版本配备12GB。尽管 3060ti 更贵且性能更强，但如果用于 AI 绘图，选择3060 12GB 更合适。所以，在比较两款价格相近的NVIDIA显卡时，更大的 VRAM 对于在 AI 生成的图像中实现更高分辨率和有效的模型训练至关重要。
– 4060ti 16GB
4060ti 16GB 是该型号的不寻常规格。尽管没有任何性能增强，但更大的VRAM表明官方制造商了解用户的需求。拥有 16GB 显存，是、仅次于 4090 的 24GB 的第二大显存。
– 3060 12GB- 3060 和 3060ti
两者皆受欢迎，不仅用于 AI 绘图，还用于游戏。考虑到VRAM的重要性，建议选择3060 12GB版本而不是3060ti。千万不要选择8GB 版本的 3060。
– 4090 24GB
4090 是目前最强大的显卡，随着 40 系列的优化，超越 30 系列。非常适合 AI 绘图，如果预算允许，必定是首选。
– 4070 12GB
新发布的 4070 比 4070ti 提供更好的价值，虽然两者具有相同的 VRAM 尺寸，但 4070 的价格要低两到三千。4070现在一般低于5K就能入手了，在游戏中也表现良好。
大模型训练各显卡性能比较
_加纳vps,云手机
让“云”端办公触手可及 AMD助力天翼云打造云电脑解决方案
1946年，世界上第一台电子计算机“ENIAC”研制成功，电子计算机的创新之路也就此拉开了序幕。计算机的诞生使人们的运算成本降低，加快了运算速度，极大地解放了人类，同时也使数据的精确度更上一层楼。从最初的庞然大物，到如今的小巧便携，计算机（电脑）的每一次升级进化都让我们的工作实现了质的飞跃。
但我们也发现了问题，电脑设备给企业带来便利的同时，却在数据安全、管理、能耗等方面存在很大的隐患。例如员工将核心的数据文件存储在企业配备的办公电脑内，极易造成信息泄露与丢失；而且员工使用的办公电脑也给企业统一管理增加了难度，包括部署软件、更新和修补程序等，这些工作都需要对多种电脑配置的部署进行测试和验证，会耗费大量的人力资源，提高了运维成本。
在这种情况下，支持多种终端接入、能够随时随地访问桌面的云电脑技术成为取代传统电脑的完美解决方案。
依托中国电信优质云网资源和自研桌面传输协议，天翼云电脑可将授权用户安全连接至集中式虚拟桌面，提供了一个完整的端到端桌面虚拟化解决方案。此方案不仅能增强控制能力和可管理性，提供与电脑一致的桌面体验，而且能简化虚拟桌面的管理、调配和部署，达到降低企业IT运维工作难度、加强企业数据安全性、提高办公系统灵活性等目的，进一步提升企业的办公效率。
天翼云电脑虚拟化以服务器虚拟化为基础，允许多个用户桌面以虚拟机的形式独立运行，同时共享CPU、内存、网络连接和存储器等底层物理硬件资源。而在天翼云电脑背后提供强大算力支撑的正是AMD EPYC处理器。
凭借业界领先的7nm制程工艺，AMD EPYC 7002/7003系列处理器最高可提供64个高性能x86 CPU核心、256MB L3 Cache，同时拥有128个PCIe Gen4高速I/O通道和8个高速内存通道支持DDR4-3200，可在单路和双路系统访问高达4TB和8TB的高速内存。AMD EPYC SoC的超高核心数、大内存容量、高内存带宽以及海量I/O特性成为云和虚拟化业务场景的理想选择。
针对天翼云电脑解决方案，其采用了双路32核心AMD EPYC 7542（32Core，2.90GHz基频），相比原有双路16核系统（16C，2.30GHz基频），在保证用户使用流畅的情况下，每个服务器节点可支持高达2倍的云电脑部署数量，大幅降低每台云电脑的综合TCO成本。该配置能够为200台2C4G（双核4G内存）的云电脑提供流畅的桌面办公体验，4C4G（四核4G内存）的云电脑则体验再升一级，桌面能够播放本地视频，还能保证在线视频以及文档操作的流畅。
企业员工通过天翼云电脑便捷安全地访问虚拟桌面，企业IT可以从单个控制台对数百甚至数千个桌面进行集中升级和修补，从而节约时间和资源，数据、信息和知识财产都将保留在数据中心内，不会有数据外流的风险。
天翼云电脑其实是基于云的新型的“端”，用来触达云空间，而“云”才是天翼云电脑的核心基础。天翼云通过与AMD EPYC合作构建云电脑的“云大脑”，借助后者强大的算力，不仅能让企业用户获得优质的体验，更能有效地降低成本以及系统构建的难度，让企业能够聚焦业务，快速满足云电脑办公需求，是企业用户非常好的选择。
_绵阳vps,威海vps
云桌面-云终端-云教室-云办公-工作站虚拟化
立陶宛云主机,崇左云主机_
行业痛点
一般中小型企业的办公室计算机设置，大都是多台计算机加几台服务器架构，再配置一位MIS (系统管理人员)来管理办公室所有的计算机，若遇到多台计算机故障或程序测试需要不同的操作系统安装，系统管理人员必须要花更多的时间与精力来做维修与管理，因而影响公司正常运作，而离职员工的计算机档案管理 (删除与备份)，更是一件重要的事。
方案概述
朵拉云科技推出专门给中小型企业使用的DoraCloud桌面虚拟化技术，将办公桌面集中部署在数据中心的服务器上，用户可以通过云终端、PC、智能终端等接入到云平台。实现了桌面的集中部署、统一维护、快速交付，更能提升公司的计算机运作稳定度。
方案组成
云办公的组网如下图
云办公硬件包括：
-
网络
-
云终端
-
桌面云服务器
云办公的软件系统包括：
-
服务器虚拟化：采用商业的虚拟化平台，如Hyper-V、VMware、XenServer。
-
云终端管理系统：朵拉云ThinClientManager，支持对终端进行远程的配置、维护、升级，提高终端维护和管理的效率。
-
桌面虚拟化：采用一体化（All-in-One）设计，虚拟桌面管理所需的所有功能部件集中部署在一个DoraCloud虚拟机中，以虚拟机镜像的方式发布。 具有部署简单、易于维护和管理的特点。DoraCloud还支持Active Directory，便于与企业现有IT设施集成，简化用户管理。支持Web化的管理。
1 云主机
高性能服务器，双路Intel E5-2600V4系列处理器 / 至强第二代可扩展处理器
DoraCloud桌面虚拟化系统
企业级服务器虚拟化系统
2 云终端
朵拉DC10、JC30、JC10、一体机、DoraOS
3 云终端管理系统
朵拉云ThinClientManager
支持对终端进行远程的配置、维护、升级，提高终端维护和管理的效率。
产品优势
朵拉云办公虚拟化解决方案提供了一套前后端、软硬件深度融合的桌面云架构，从而打造出流畅、稳定、安全、高效的用户体验。
成功案例
吉安12345政务服务器热线
销售支持
投标项目支持：
杨经理：18575546626 ，QQ/微信 453174137
曾经理：15877020429 ， QQ/微信 1156998539
阿里云gpu云服务器产品知识、常见问题及官方解答资料
阿克苏云手机,巴巴多斯裸金属_
作为阿里云弹性计算家族的一员，GPU云服务器结合了GPU计算力与CPU计算力，满足您在人工智能、高性能计算、专业图形图像处理等场景中的需求。下面是阿里云GPU云服务器的一些产品知识和常见问题及官方解答资料，以供大家参考和了解阿里云GPU云服务器。
一、什么是GPU云服务器
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的计算能力，服务于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。阿里云作为亚太第一的云服务提供商，随时为您提供触手可得的算力，有效缓解计算压力，提升您的业务效率，助您提高企业竞争力。产品详情参考：https://www.aliyun.com/product/ecs/gpu
GPU云服务器概念
名词 说明 GPU 图形处理器（Graphics Processing Unit）。相比CPU具有众多计算单元和更多的流水线，适合用于大规模并行计算等场景。 EGS 弹性GPU服务（Elastic GPU Service）。阿里云弹性计算和GPU高速的并行异构的加速器的组合服务，兼具弹性计算的特点和GPU的加速能力。 CUDA NVIDIA推出的通用并行计算架构，帮助您使用NVIDIA GPU解决复杂的计算问题。 cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。 AIACC-Training 阿里云自研的AI加速器，可以显著提升训练性能。 AIACC-Inference 阿里云自研的AI加速器，可以显著提升推理性能。 FastGPU 阿里云推出的人工智能计算任务构建工具，提供便捷的接口和命令行，供您在阿里云IaaS资源上构建人工智能计算任务。 cGPU 隔离GPU资源，实现多个容器共用一张显卡。
二、为什么选择GPU云服务器
阿里云GPU云服务器是基于GPU与CPU应用的计算服务器。GPU在执行复杂的数学和几何计算方面有着独特的优势，特别是在浮点运算、并行运算等方面，GPU可以提供上百倍于CPU的计算能力。GPU的功能特性如下：
- 拥有大量擅长处理大规模并发计算的算术逻辑单元（Arithmetic and Logic Unit，即ALU）。
- 能够支持多线程并行的高吞吐量运算。
- 逻辑控制单元相对简单。
下表为您介绍GPU云服务器与自建GPU服务器的区别。
对比项 GPU云服务器 GPU自建服务器 对比项 灵活性 能够快速开通一台或多台GPU云服务器实例。
实例规格（vCPU和内存）支持灵活变更，并且支持在线升降配。
带宽升降自由。 服务器购买周期长。
服务器规格固定，无法灵活变更。
带宽一次性购买，无法自由升降。 灵活性 易用性 Web在线管理，简单方便。
内置主流的操作系统，Windows正版激活，且支持在线更换操作系统。
GPU驱动可以在购买时一并安装，方便快捷。 没有在线管理工具，维护困难。
需用户自备操作系统，自行安装及更换。
GPU驱动需要自行购买安装。 易用性 容灾备份 三副本数据设计，单份损坏可在短时间内快速恢复。
硬件故障事故中可快速自动恢复。 用户自行搭建，使用普通存储设备，价格高昂。
数据损坏需用户修复。 容灾备份 安全性 能够有效阻止MAC欺骗和ARP攻击。
并防护DDoS攻击，可进行流量清洗和黑洞。
享有端口入侵扫描、挂马扫描、漏洞扫描等附加服务。 很难阻止MAC欺骗和ARP攻击。
清洗和黑洞设备需要另外购买，价格昂贵。
普遍存在漏洞挂马和端口扫描等问题。 安全性 成本 支持包年包月及按量付费两种购买方式，可灵活选择适合您业务场景的付费方式。
按需购买，无需一次性大量投入。 无法按需购买，必须为业务峰值满配。
一次性投入巨大，闲置浪费严重。 成本
三、阿里云GPU云服务器产品优势
1、覆盖范围广阔
阿里云GPU云服务器在全球17个地域实现规模部署，覆盖范围广，结合弹性供应、弹性伸缩等交付方式，能够很好地满足您业务的突发需求。
2、超强计算能力
阿里云GPU云服务器配备业界超强算力的GPU计算卡，结合高性能CPU平台，单实例可提供高达1000 TFLOPS的混合精度计算性能。
3、网络性能出色
阿里云GPU云服务器实例的VPC网络最大支持450万的PPS及32 Gbit/s的内网带宽。在此基础上，超级计算集群产品中，节点间额外提供高达50 Gbit/s的RDMA网络，满足节点间数据传输的低延时高带宽要求。
4、购买方式灵活
支持灵活的资源付费模式，包括包年包月、按量付费、抢占式实例、预留实例券、存储容量单位包。用户可以按需要购买，避免资源浪费。
阿里云GPU云服务器计费方式
GPU云服务器的计费相关功能和云服务器ECS一致，其中，计算资源（vCPU和内存）、镜像、块存储、公网带宽以及快照等资源涉及计费。常见的计费方式如下所示：
- 包年包月：按一定时长购买资源，先付费后使用。
- 按量付费：按需开通和释放资源，先使用后付费。
- 抢占式实例：通过竞价模式抢占库存充足的计算资源，相对按量付费实例有一定的折扣，但是存在回收机制。
- 预留实例券：搭配按量付费实例使用的抵扣券，承诺使用指定配置的实例（包括实例规格、地域可用区等），以折扣价抵扣计算资源的账单。
- 节省计划：搭配按量付费实例使用的折扣权益计划，承诺使用稳定数量的资源（以元/小时为单位衡量），以折扣价抵扣计算资源、系统盘等资源的账单。
- 存储容量单位包：搭配按量付费存储产品使用的资源包，承诺使用指定容量的存储资源，以折扣价抵扣块存储、NAS、OSS等资源的账单。
一台GPU实例包括计算资源（vCPU和内存）、镜像、块存储等资源，其中涉及计费的GPU资源如下表所示。
计费项 计费说明 计费方式 转换计费方式 计费标准 计算资源（vCPU和内存） 即实例规格涉及的计算资源费用（包括vCPU和内存）。 包年包月
按量付费
按量付费+预留实例券
抢占式实例
按量付费+节省计划 包年包月转按量付费
按量付费转包年包月 实例规格计费 镜像 根据镜像类型以及使用情况决定是否收费。例如，公共镜像、自定义镜像、共享镜像或镜像市场镜像的计费情况也有所区别。 包年包月
按量付费
按量付费+预留实例券 不支持 镜像计费 块存储 云盘：根据单价、云盘容量和使用时长收取费用，并且创建云盘的方式不同会影响支持的计费方式。
本地盘：与特定实例规格绑定的本地盘，不支持单独购买，且费用已计入实例规格费用。 包年包月
按量付费
存储容量单位包
按量付费+节省计划 转换云盘计费方式
包年包月转按量付费
按量付费转包年包月 块存储计费 公网带宽 使用固定公网IP访问公网时，仅收取公网出网带宽费用。
使用弹性公网IP（EIP）或NAT网关访问公网时，弹性公网IP（EIP）和NAT网关是需要独立购买。 按固定带宽计费
按使用流量计费 转换公网带宽计费方式 公网带宽计费 快照 快照的计费项目包括快照、快照复制以及快照极速可用。计费时会按快照容量和存储时长收取费用。 快照的计费项目包括快照、快照复制以及快照极速可用。计费时会按快照容量和存储时长收取费用。 不支持 快照计费
四、阿里云GPU云服务器应用场景
1、直播实时视频转码
阿里云异构GPU和FPGA服务器重点支持2019年天猫双11狂欢夜直播的实时视频转码，以高画质、低带宽、高分辨率、实时的综合优势服务天猫双11狂欢夜当天直播业务4K、2K、1080P等各个分辨率的转码。其中FPGA H.265高清编码、720P节省带宽21.6%，GPU云服务器支持高并发实时视频流5000路以上，并逐步上升到峰值6200路每分钟，且顺利度过流量洪峰。异构GPU云服务器还参与实时家居渲染图片生成等业务，首次提供了大量算力强劲的ebmgn6v裸金属实例，支持淘宝渲染方提升几十倍的渲染性能，第一次实现秒级实时渲染，完成总计超过5000张大型家居渲染图。异构FPGA图片转码业务则以3K+片的超大集群，为淘宝图片空间提供高达数百万QPS的处理能力，承担了双十一淘宝图片85%的流量，预计节省计算成本3亿。
2、AI训练
gn6v和gn6e具有优异的通用GPU计算加速能力，适合为深度学习提供加速引擎。
gn6v和gn6e实例分别配备具有16 GB显存和32 GB显存的NVIDIA V100 GPU计算卡，单节点可提供高达1000TFLOPS的混合精度计算能力。与弹性计算生态的完美结合，为在线和离线场景提供了通用的解决方案。搭配容器服务使用，可以简化部署和运维的复杂度，并提供资源调度服务。
3、AI推理
gn6i具有优异的AI推理能力。
gn6i实例基于配备NVIDIA Tesla T4 GPU计算卡，单精度浮点计算能力最高可达8.1 TFLOPS，int8定点运算处理能力最高可达130 TOPS，支持混合精度，满足了深度学习（尤其是推理）场景下的算力需求。同时单卡功耗仅75 W，具有极高的性能功耗比。与弹性计算生态的完美结合，为在线和离线场景提供了通用的解决方案。搭配容器服务使用，可以简化部署和运维的复杂度，并提供资源调度服务。镜像市场提供预装NVIDIA GPU驱动和深度学习框架的镜像，简化您的部署操作。
4、云游戏、云网吧和云端图形工作站
vgn6i和gn6i均采用基于Turing架构的NVIDIA Tesla T4 GPU加速器，具有极佳的图形计算能力。vgn6i提供分片虚拟化后的虚拟GPU，支持T4 GPU计算能力的1/2、1/4、1/8，并提供极佳的3D图像渲染能力，适用于云游戏、云网吧等场景。vgn6i和gn6i实例可以结合云桌面产品提供云端图形工作站服务，应用于影视动画设计、工业设计、医疗成像、高性能计算的结果呈现等场景。
五、阿里云GPU云服务器使用限制
GPU实例作为云服务器ECS的一类实例规格，保持了与ECS实例相同的使用限制。使用云服务器ECS有下列限制：
- 仅弹性裸金属服务器和超级计算集群支持二次虚拟化，其他规格族不支持安装虚拟化软件和二次虚拟化。
- 不支持声卡应用。
- 不支持直接加载外接硬件设备（如硬件加密狗、U盘、外接硬盘、银行UKey等），您可以尝试软件加密狗或者动态口令二次验证等。
- 不支持多播协议。如果需要使用多播，建议改为使用单播点对点方式。
- 日志服务不支持32位Linux系统云服务器。
- 如果云服务器需要备案，则云服务器有购买要求，且每台ECS实例可申请的备案服务号数量有限。
- 部分软件或应用的许可证（License）需要与云服务器的硬件信息绑定。当云服务器进行迁移操作时可能会引起硬件信息的变更，进而导致License失效。
六、阿里云GPU云服务器实例规格族有哪些？
实例是能够为您的业务提供计算服务的最小单位，不同的实例规格可以提供的计算能力也不同。根据业务场景和使用场景，ECS实例可以分为多种实例规格族，GPU实例属于ECS实例中的一类实例规格。GPU实例在提供GPU加速能力的同时，保留了与普通ECS实例一致的使用体验。在创建ECS实例时，请选择企业级异构计算规格族群、弹性裸金属服务器和超级计算集群（SCC）实例规格族群下的GPU实例规格即可。
1、企业级异构计算规格族群
- GPU虚拟化型实例规格族sgn7i-vws（共享CPU）
- GPU虚拟化型实例规格族vgn7i-vws
- GPU计算型实例规格族gn7e
- GPU计算型实例规格族gn7i
- GPU计算型实例规格族gn7s
- GPU计算型实例规格族gn7
- GPU计算型实例规格族gn7r
- GPU虚拟化型实例规格族vgn6i/vgn6i-vws
- GPU计算型实例规格族gn6i
- GPU计算型实例规格族gn6e
- GPU计算型实例规格族gn6v
- 异构服务型实例规格族video-trans
- FPGA计算型实例规格族f3
- 视觉计算型实例规格族ebmgi6s
- GPU虚拟化型实例规格族vgn5i
- GPU计算型实例规格族gn5
- GPU计算型实例规格族gn5i
2、弹性裸金属服务器和超级计算集群（SCC）实例规格族群
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7ex
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7vx
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7e
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7ix
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7i
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn6ia
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn6e
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn6v
- GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn6i
- 计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmc7
- 计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmc7a
- 计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmc6me
- 计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmc6a
- 计算型（平衡增强）弹性裸金属服务器实例规格族ebmc6e
- 计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmc6
- 存储增强型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg7se
- 通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg7
- 通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg7a
- 通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg6a
- 通用型（平衡增强）弹性裸金属服务器实例规格族ebmg6e
- 通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmg6
- 内存型弹性裸金属服务器实例规格族ebmr7
- 内存型弹性裸金属服务器实例规格族ebmr7a
- 内存型弹性裸金属服务器实例规格族ebmr6a
- 内存型（平衡增强）弹性裸金属服务器实例规格族ebmr6e
- 内存型弹性裸金属服务器实例规格族ebmr6
- 持久内存增强型弹性裸金属服务器实例规格族ebmre6p
- 内存增强型弹性裸金属服务器实例规格族ebmre6-6t
- 高主频通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmhfg7
- 高主频计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmhfc7
- 高主频内存型弹性裸金属服务器实例规格族ebmhfr7
- 高主频通用型弹性裸金属服务器实例规格族ebmhfg6
- 高主频计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmhfc6
- 高主频内存型弹性裸金属服务器实例规格族ebmhfr6
- 本地SSD型弹性裸金属服务器实例规格族ebmi2g
- 通用型超级计算集群实例规格族sccg7
- 计算型超级计算集群实例规格族sccc7
- 高主频计算型超级计算集群实例规格族scchfc6
- 高主频通用型超级计算集群实例规格族scchfg6
- 高主频内存型超级计算集群实例规格族scchfr6
- 高主频型超级计算集群实例规格族scch5
- 通用型超级计算集群实例规格族sccg5
- GPU计算型超级计算集群实例规格族sccgn7ex
- GPU计算型超级计算集群实例规格族sccgn6e
- GPU计算型超级计算集群实例规格族sccgn6
七、阿里云GPU云服务器最新政策
1、新人/首购活动：仅限GPU产品新用户参与，即在阿里云首次购买GPU云服务器的用户。首次购买GPU云服务器如下配置包月5折，1/2年4折，限1次，限1台（该优惠不含带宽，系统盘，数据盘）：
gn6i（4核15G/8核31G/16核62G/24核93G/40核155G/48核186G/96核372G）
gn6v（8核32G/32核128G/64核256G/82核336G）
gn7i（32核188G）2、官网折扣活动：GPU产品新用户或老用户均可参与，包含新购和续费。
（1）购买/续费GPU云服务器如下配置包月6折，1年 4.5折；2年 3.7折；3-5年 2.9折，不限制购买数量。（该优惠不含带宽，系统盘，数据盘）：
gn6v（8核32G/32核128G/64核256G/82核336G）
（2）购买/续费GPU云服务器如下配置1年 5折；2年 4.1折；3-5年 3.2折，不限制购买数量。（该优惠不含带宽，系统盘，数据盘）：
gn6i（4核15G/8核31G/16核62G/24核93G/40核155G/48核186G/96核372G）3、官网目录价直降
调整范围说明：
（1）A10 c8g1系列及c16g1系列（包含ecs.gn7i-c8g1.2xlarge 、ecs.gn7i-c16g1.4xlarge），中国内地地域（不含河源）列表价降低25%，河源地域降低32.5%。
（2）A10 c32g1系列（包含ecs.gn7i-c32g1.8xlarge 、ecs.gn7i-c32g1.16xlarge 、ecs.gn7i-c32g1.32xlarge）和A10裸金属实例（ecs.ebmgn7i.32xlarge)，中国内地地域（不含河源）列表价降低11%，河源地域降低19.9%。
以上降幅包含月价、小时价、预留实例券及节省计划。
更多配置阿里云服务器详细活动价格查询：https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection
八、阿里云gpu常见问题及解答
1、为什么Windows操作系统不支持DirectX等功能？
由于Windows自带的远程连接（RDP）协议本身并不支持DirectX、OpenGL等相关应用。因此，您需要自行安装TightVNC服务和客户端，或其它支持PCOIP、XenDesktop HDX 3D等协议的远程连接客户端。
2、GPU实例支持安卓模拟器吗？
仅GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7e、ebmgn7ex、ebmgn7i、ebmgn7、ebmgn6ia、ebmgn6e、ebmgn6v、ebmgn6i以及sccgn7ex支持安卓模拟器，其他类型的GPU实例不支持安卓模拟器。
3、我能变更GPU实例的配置吗？
除以下GPU实例规格族不支持变配外，其他GPU实例规格族均支持本规格族内的变配操作。
- 带本地存储的GPU实例：gn5
- GPU虚拟化型实例：vgn5i
4、按量付费GPU实例支持节省停机模式吗？
带本地存储的GPU实例规格族不支持按量付费实例节省停机模式，例如gn5。
5、如何查看GPU监控数据？
您可以通过云监控控制台或DescribeMetricList查看GPU监控数据。
6、如何在GPU实例和普通ECS实例间传输数据？
GPU实例除GPU加速能力外，保留了与普通ECS实例一致的使用体验。同一安全组内的GPU实例和ECS实例之间默认内网互通，无需特别设置。
7、GPU与CPU有什么区别？
GPU与CPU的对比如下表所示：
对比项 GPU CPU 算术运算单元（ALU） 拥有大量擅长处理大规模并发计算的算术运算单元（ALU）。 拥有强大的算术运算单元（ALU），但数量较少。 逻辑控制单元 拥有相对简单的逻辑控制单元。 拥有复杂的逻辑控制单元。 缓存 拥有很少的缓存，且缓存用于服务线程，而不是用于保存访问的数据。 拥有大量的缓存结构，能够将数据保存至缓存，从而提高访问速度，降低时延。 响应方式 需要将全部任务整合后，再进行批处理。 实时响应，对单个任务的响应速度较高。 适用场景 适用于计算密集，相似度高，且多线程并行的高吞吐量运算场景。 适用于对响应速度有要求，且逻辑复杂的串行运算场景。
8、普通ECS实例规格族是否支持升级或变更为GPU实例规格族？
普通ECS实例规格族不支持直接升级或变更为GPU实例规格族。
如果您的业务涉及AI推理相关内容，您可以购买弹性加速计算实例EAIS，通过该服务实现为ECS实例远程增加GPU显卡的效果。EAIS能够将CPU资源与GPU资源解耦，帮助您将GPU资源附加到ECS实例上，构建成您希望得到的GPU实例规格。
9、Windows操作系统的GPU实例安装GRID驱动后，通过控制台VNC远程连接实例出现黑屏怎么办？
原因：当Windows操作系统的GPU实例安装了GRID驱动后，VM的显示输出被GRID驱动接管，VNC无法再获取到集成显卡的画面，因此，VNC显示会变成黑屏状态，属于正常现象。
解决办法：使用Workbench连接GPU实例。
10、为什么购买GPU实例后，执行命令nvidia-smi找不到GPU显卡？
当您执行命令nvidia-smi无法找到GPU显卡时，通常是由于您的GPU实例未安装或者未成功安装NVIDIA驱动。请根据您所购买的GPU实例规格选择对应的操作指引来安装驱动，具体说明如下：
- 如果您购买的是GPU虚拟化型实例，请务必安装GRID驱动。
- 如果您购买的是GPU计算型实例，可以安装GPU驱动。
11、如何查询GPU显卡的详细信息？
不同操作系统的GPU实例，查看GPU显卡信息的操作有所区别，具体说明如下：
- 如果您的GPU实例安装了Linux操作系统，您可以执行命令nvidia-smi，查询GPU显卡的详细信息。
- 如果您的GPU实例安装Windows操作系统，您可以在设备管理器中查看GPU显卡的详细信息。
- 如果您需要了解GPU显卡的空闲率、使用率、温度以及功率等信息，可以前往云监控控制台查看。
12、普通ECS实例可以增加GPU显卡吗？
如果您的业务涉及AI推理相关内容，您需要购买弹性加速计算实例EAIS，该服务能够将CPU资源与GPU资源解耦，帮助您将GPU资源附加到ECS实例上，构建成您希望得到的GPU实例规格，从而实现为ECS实例远程增加GPU显卡。
13、为什么创建GPU实例时选择的CUDA版本与安装完成后查看到的CUDA版本不一致？
您执行命令nvidia-smi查询到的CUDA版本代表您的GPU实例能够支持的最高CUDA版本，并不代表您创建GPU实例时选择的CUDA版本。
14、在GPU计算型实例上使用OpenGL、Direct3D等工具做图形计算时，需要安装什么驱动？
请根据您使用的GPU实例的操作系统安装对应的驱动，具体说明如下所示：
- 如果您使用的是Linux操作系统，请安装GPU驱动。
- 如果您使用的是Windows操作系统，请前往云市场购买配备了GRID驱动的镜像，如Windows Server 2019 中文版预装GRID驱动镜像、Windows Server 2016 中文版预装GRID驱动镜像，然后再手动安装即可。
15、如何获取GRID License?
请根据您使用的操作系统查看对应的获取方式，具体说明如下所示：
- 如果您需要在Windows操作系统的GPU实例上安装GRID驱动，请前往云市场购买配备了GRID驱动的镜像，如Windows Server 2019 中文版预装GRID驱动镜像、Windows Server 2016 中文版预装GRID驱动镜像，然后再手动安装即可。
- 如果您需要在Linux操作系统的GPU虚拟化型实例上安装GRID驱动，请先提交工单获取GRID License，再手动安装GRID驱动。
16、如何安装cGPU服务？
无论您是企业认证用户还是个人实名认证用户，推荐您通过ACK的共享GPU组件使用cGPU服务。
17、更换操作系统时，如何取消自动安装GPU驱动？
在创建GPU实例时，如果选择了安装GPU驱动选项，则创建实例后会自动安装GPU驱动。如果您需要更换该实例的操作系统，并且需要同时取消自动安装GPU驱动的功能，请参考以下操作步骤：
- 停止GPU实例。
- 在实例列表中，找到已停止的GPU实例，在对应操作列，选择icon1 > 实例设置 > 设置用户数据。
- 在用户数据：区域，删除用户数据内容，然后单击确定。
- 更换GPU实例的操作系统。
更换操作系统的本质是更换系统盘，您可以通过更换实例的镜像来更换操作系统。
至强5500加SAS 华硕无盘网吧解决方案
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得益于互联网的广泛应用，国内网吧行业从无到有并迅速得以普及。然而随着国家政策调整以及行业竞争加剧等因素，网吧已从昔日的暴利行业逐渐走入微利时代。因此，面对激烈的市场竞争，网吧业主除制定差异化的经营策略之外，在网吧初期建设以及更新升级时更需要进行制定前瞻性的搭建规划，以控制成本提升竞争力。
应用需求
无盘网络技术，是一种电脑终端没有硬盘等存储设备，通过网络存储管理器、服务器，以太网络传输模拟硬盘读写的一种技术。无盘系统因其成本更低、维护、升级和管理更加简单，而深受网吧用户的青睐，并代表着未来网吧行业的一种发展趋势。相对有盘网吧而言，无盘网吧具备一下突出优点：
首先，无盘网吧拥有更低的搭建和更新成本。无盘网吧，顾名思义客户机主机中不包含硬盘以及光盘等存储设备，因此可在网吧前期的搭建中节省一笔可观的成本投入；同时，由于软件尤其是游戏程序的容量不断增大，有盘网吧往往需要不断对硬盘进行更新才能网民需要，无形之中增加了经营成本，而无盘网吧即使需要更换硬盘容量亦只需在一台服务器上完成即可。其次，无盘网吧在系统维护和管理时更为便捷。由于无盘网吧将所有资料全部集中至服务器硬盘之中，因此，所有有关软件升级、在线游戏更新、硬件驱动更新甚至是系统杀毒等都可在服务器上一次完成，而无需网吧管理人员在每一台工作站上重复相同的步骤。
综合来看，无盘网吧在实际应用过程中具备相当多特殊优势，但是由于无盘网吧是以服务器为核心部件而组成的网络系统，服务器性能的高低与否将直接决定了网吧整体的应用效果，因此，无盘网吧系统对服务器在CPU处理能力、磁盘性能以及网络吞吐能力等方面均有较高要求。
解决方案
本次所阐述的无盘方案主要面向300台以上中大型网吧用户，对于工作站数量达到300台以上的网吧而言，其对系统的网络结构、服务器的处理性能以及系统的可管理性都提出了较高要求。具体的配置如下：
网络设备：网络设备方面，本方案采用全千兆的主干道网络架构，保证了在大规模空间内网络传输的正常。一级中心交换机采用1个智能网管型全千兆交换机，以保证所有工作站运行数据交换的稳定性和流畅性，同时连接所有共享设备，比如收费机服务器，电影服务器等；二级交换机采用全千兆交换机，所有工作站全部采用千兆网卡，实现1000M到桌面，提高网络速度，满足不同网民的应用需求。
服务器：服务器由3台文件服务器 ，1台电影服务器，1台收费后台,2个收费点组成四大部分组成。其中，文件服务器可采用SCSI阵列，如果条件允许，可采用SAS阵列以取得更好的数据读写速度；处理器采用英特尔64位XEON处理器，千兆网络，保证服务器数据处理以及数据传输的高速运行。服务器配置实际可带120台/服务器；实际网络结构中一台服务器正常时候带70台左右；这样的结构可以保证，任意瘫痪一台服务器时，工作站重启后可以自动分配到另外两台正常工作的服务器，服务器故障排除后工作站又会自动登陆回来，从而保障网吧不间断营业。而收费服务器，则可安装过滤王及PUBWIN EP服务端，高配置，高性能千兆网卡保障监控及收费的流畅性；此外，电影服务器采用SATA或SAS阵列，超大容量电影库为客户提供多样选择，千兆网络传输保证运行的畅通。
无盘技术特点要求服务器系统提供高可用网络环境，并极其强调网络速度。因此，在方案中，我们采用华硕最新推出的一款专门针对网吧用户的服务器主板——华硕Z8NA-D6为平台搭建方案所需服务器,详细配置如下：
服务器
工作站
CPU
2*INTEL﹫Xeon 5500系列
Intel 奔腾双核 E5200
主板
华硕Z8NA-D6
华硕P5QL
内存
4G DDR3 1066/1333 Reg ECC
内存 金士顿2GB DDR2 800
硬盘
SAS
/
阵列卡
Asus PIKE 1068E 8-port SAS RAID card
/
网卡
2 * Intel 82574L 板载千兆
板载千兆
电源
全汉FSP400-601UG
航嘉
显卡
板载Aspeed AST2050 16MB
9600GT
操作系统
Windows Server 2003 Enterprise Edition
WindowsXP
华硕Z8NA-D6基于英特尔全新的Nehalem平台，采用英特尔Tylersburg-24D+ ICH10R 芯片组组合，可支持两颗至强5500系列处理器，具有极其强悍的计算处理能力，完全符合无盘网吧的应用需求，同时具备更加突出的功耗比，节约电费支出。内存支持方面，该款主板支持1066/1333 ECC/nonECC内存以及三通道内存模式，板载6个DIMM插槽最高可为系统提供48GB的内存支持，应对复杂处理任务游刃有余。
华硕 Z8NA-D6 图 库 评 测 论 坛 报 价
特别值得一提的是，考虑到无盘网络对硬盘的读写速度和存储性能方面有着较高的要求，华硕Z8NA-D6不仅板载了6个300MB/s SATA2磁盘槽位，同时配备了PIKE槽，可支持ASUS PIKE 1064E 4-port SAS RAID 、8-port SAS RAID 以及8-port SAS HW RAID ，用户据此最多可组建4读4写分离的磁盘阵列，加快系统运行速度，大大提升工作站（客户端）的应用体验。
而在扩展方面，华硕Z8NA-D6板载包括1个PCI 32bit/33 MHz、1个PCI-E x8 (X4 Link)、1个 PCI-E x8 (X4 Link)、1 个PCI-E x16 (x16 Link)以及1 个 MIO (PCI-E x1 is not supported)在内的5个扩展接口，用户可根据实际需要连接不同设备；网络方面，华硕Z8NA-D6集成2个高性能英特尔 82574L网卡，支持端口冗余和负载均衡功能，在其中1个网卡出现问题时，另外1个网卡则可自动承担传输任务，保证网吧营业稳定正常。
方案效果
本方案中，我们针对网吧规模，在网络设计上采用了两级交换机结构，带千兆口的交换机直接与无盘服务器进行连接，其他的交换机及游戏服务器、Internet路由器都联接在第一级的千兆口交换机上，确保整个系统的信息传输的快速和高效；而在服务器核心基础设备的选择上，华硕Z8NA-D6不仅支持最新的英特尔5500系列处理器，同时更提供SATA和SAS两种磁盘选择；其所提供的2个高性能英特尔 82574L网卡支持Teaming功能，有效改善网络环境，大大提升网络传输速度，堪称是大型无盘网吧搭建和升级系统的首选。
此外，华硕Z8NA-D6扩展选项丰富，同样是中小型企业用户作为传真服务器、档案服务器、打印服务器及Email或信息服务器的理想设备。