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- 产品特性
A10GPU服务器
| 推荐配置1 | 推荐配置2 |
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CPU: Intel gold 8352S三十二核心2.2*2颗 GPU:NVIDIA A10显卡24GB缓存*2块 显存: 24GB GDDR6X CUDA核心: 9216个 内存: 128GB 存储: 1.92TB SATA企业级固态*3块 电源: 2000W 双电 机箱: 中型或全塔机箱，支持E-ATX主板 操作系统: Windows 11 Pro / Ubuntu Linux |
CPU: Intel gold 8352S三十二核心2.2*2颗 GPU:NVIDIA A10显卡24GB缓存*4块 显存: 24GB GDDR6X CUDA核心: 9216个 内存: 256GB 存储: 1.92TB SATA企业级固态*3块 电源: 2000W 双电 机箱: 中型或全塔机箱，支持E-ATX主板 操作系统: Windows 11 Pro / Ubuntu Linux |
| 算力处理性能（A10） | |
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FP16推理 单卡：理论算力约 125-250 TFLOPS（FP16 Tensor Core） DeepSeek-R1 Int8量化推理 理论算力约 500 TFLOPS Stable Diffusion XL Turbo 24GB显存支持高分辨率生成，单次渲染延迟低至 20-30ms（依赖优化） |
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| 适合模型推荐 | |
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开源模型及对应场景 推理场景双卡A10可支持7B~32B参数的模型（如Llama-2-13B、DeepSeek-14B,32B等）全量部署，显存需求通过单卡24GB即可满足23。四卡配置可通过多实例并行提升吞吐量，适用于高并发推理需求（如在线客服、实时数据分析） |
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| 应用领域和行业需求 | |
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行业: 人工智能与机器学习 用于图像识别、语音识别、自然语言处理等应用，适合中小型企业和研究机构。 数据分析与预测 支持大数据分析和机器学习模型训练，帮助企业做出更精确的决策。 自动驾驶与智能交通 辅助实时图像处理和决策算法的训练，应用于车辆和交通管理系统。 金融与保险 用于风险评估、欺诈检测、客户行为预测等智能化应用。 应用场景: 深度学习训练与推理：用于训练中小型深度学习模型，尤其是在计算资源有限的情况下进行高效的推理任务。 图像处理：如人脸识别、目标检测、图像分类、医学影像分析等领域，A10 GPU可加速图像处理任务的计算。。 自然语言处理：用于文本分类、情感分析、机器翻译等NLP任务，提升模型的训练和推理速度。 语音识别与合成：应用于语音转文字、智能助手、语音合成等系统。 |
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| 业务联系 | |
| 推荐数据中心 | |
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