GPU服务器所需的内存大小取决于具体的应用场景和任务需求。以下是根据不同证据总结的内存需求：
1. 深度学习与科学计算：
对于大规模深度学习任务，建议至少使用16GB内存，但更复杂的任务可能需要更大的内存，如32GB或64GB。
高性能计算场景下，推荐使用更高容量的内存，例如华为的NVIDIA Tesla V100 GPU服务器配备了32GB的HBM2内存。
2. AI训练与推理：
AI训练中，根据模型的复杂度和数据量，内存需求会显著增加。例如，训练GPT-3这样的大型模型可能需要高达350GB的内存。
推理任务通常对内存需求较低，但仍然需要足够的内存以支持高效的计算。例如，推理GPT-3模型大约需要327GB的内存。
3. 游戏与图形处理：
游戏场景下，每张GPU卡至少需要16GB内存。
图形处理和渲染任务可能需要更大的内存，例如NVIDIA A10 GPU服务器配置了24GB内存。
4. 大模型训练与优化：
大模型训练通常需要更高容量的内存，例如A800-80G GPU服务器推荐配置为512GB内存。
对于分布式集群训练，内存需求会进一步增加，例如使用多张A100 GPU时，每张卡推荐配置为40GB或更高。
5. 其他应用场景：
在一些特定的科学计算任务中，例如CAE/CFD仿真优化家电设计，一个拥有1400万个单元的模型需要65GB的GPU内存。
对于云游戏和AI推理，最低内存需求为每卡16GB，而AI推理场景下推荐使用更高容量的内存。
GPU服务器的内存需求因应用场景而异，从16GB到数百GB不等。对于深度学习、科学计算和大模型训练等高负载任务，建议选择更高容量的内存配置，以确保计算效率和任务完成速度。
