GPU服務器簡介

GPU服務器是裝有強大顯卡的服務器。最初它們是為高速創(chuàng)建逼真的 3D 圖形而構建的，但它們的架構和高速處理使它們適用于一些高性能計算任務。GPU的核心速度通常低于CPU，但它們有數(shù)千個并行運行的核心。因此，某些操作在GPU上的運行速度比在CPU上快。

一、什么是GPU服務器？

GPU服務器是裝有強大顯卡的服務器。最初它們是為高速創(chuàng)建逼真的 3D 圖形而構建的，但它們的架構和高速處理使它們適用于一些高性能計算任務。GPU的核心速度通常低于CPU，但它們有數(shù)千個并行運行的核心。因此，某些操作在GPU上的運行速度比在CPU上快。

傳統(tǒng)上，GPU服務器用于處理圖形，但由于其高性能，實際使用范圍相當廣泛：

1、視頻渲染；

2、游戲開發(fā)；

3、執(zhí)行涉及大量數(shù)據(jù)的大規(guī)模計算（例如，用于化學、數(shù)學等科學研究）；

4、進行統(tǒng)計計算，預測模型；

5、神經(jīng)網(wǎng)絡訓練；

6、密碼分析領域的任務；

7、可視化，包括 3D 建模。

二、GPU服務器有什么優(yōu)勢？

1、GPU服務器可以加速我們的業(yè)務并比CPU更快地運行復雜查詢，同時消耗更少的電力。對于一般業(yè)務用途，它們被證明可以加速兼容的數(shù)據(jù)庫查詢、大數(shù)據(jù)建模和統(tǒng)計分析。如果我們有此類任務，可以租用配備 NVIDIA Tesla P100、M60 和 M40 GPU 的虛擬服務器。

2、GPU服務器可用于圖形和視頻、高性能計算、密集型應用程序的遠程工作。對于機器學習任務，提供預安裝的應用程序包PyTorch、TensorFlow、Keras、XGBoost、CUDA、OpenCV、Jupyter Notebooks等。只需為實際使用的資源付費，因此對于工作負載不均衡的公司來說，這是一個很好的解決方案。

以上就是“GPU服務器簡介及有什么優(yōu)勢”的介紹。