买了GPU云服务器后的基本设置

　　购买了GPU云服务器后，需要进行基础设置，首先需要在服务器上安装操作系统，例如Ubuntu、CentOS等。然后要安装显卡驱动，驱动的安装可以参考官方文档，在安装驱动过程中，需要注意版本的兼容性。接下来，需要安装CUDA与CUDNN，这两个软件是深度学习应用必不可少的组件，安装后可以提高神经网络训练的速度。

训练深度学习模型

　　搭建好基础环境后，可以用GPU云服务器训练深度学习模型，训练模型需要使用深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、MXNet等。不同的框架有不同的API，可以根据具体的框架文档进行学习与使用。在训练过程中，可以配置GPU并行运算的数量，提高训练速度，同时也要注意显存的使用，避免显存不足导致训练失败。

部署深度学习应用

　　在深度学习模型训练完毕后，需要将训练好的模型部署到应用中，将其应用于实际场景。部署过程需要依据具体的应用需求进行设置，可以将模型封装成API服务，提供给其他系统调用，也可以在移动端或者Web端运行。部署时需要注意模型大小与请求响应速度的平衡，同时也要考虑安全问题，避免模型被恶意利用。

优化GPU云服务器性能

　　通过一定的优化可以提高GPU云服务器的性能，比如在训练模型时，可以使用数据增强的技术，提高训练数据的质量。还可以使用批处理技术，将多个样本一起送入模型训练，降低GPU与CPU之间的数据传输次数，提高训练速度。此外，还可以选择性添加轻量级网络，减轻模型复杂度，提高训练效率。