gpu云服务器怎么样？听说很强是真的吗？当我们谈到服务器时，都会想到我们已安装的处理器(或多个处理器)。但是，还有另一类服务器可以显着提高性能——GPU 服务器。最初，它们是为渲染图形而创建，但今天GPU 用于处理高性能计算任务。此类服务器显着加快了请求的并行处理速度。

在本文中，我们将讨论为某些任务切换到 GPU 服务器如何使您的业务受益。

什么是 GPU 服务器?

CPU 是为通用计算而设计的。它们是计算机的大脑，非常适合运行应用程序，例如 Web 客户端、电子邮件服务器等。更复杂的任务需要比 CPU 更快的专用硬件：图形处理单元 (GPU)。它们的构建方式与 CPU 不同。

GPU 的内核比 CPU 慢，但它们可以有数千个内核并行运行。因此，某些数学运算在 GPU 上的运行速度比在 CPU 上快。GPU云服务器 是配备显卡的服务器。使用卸载过程，CPU 可以将某些任务传递给 GPU，从而提高性能。除了更快的速度，性能需要更少的功率，这有助于减少热量和功耗。

图形处理器的架构也略有不同，其目的是处理大量数据的任务。服务器和系统单元中的视频卡可能看起来相似，但它们在技术上是不同的。

用于服务器硬件的 Nvidia 有一条特殊的 GPU 产品线——TESLA 和 QUADRO。

QUADRO GPU 专为机器学习和视频分析而设计，对输入视频流的数量没有限制。TESLA GPU 支持虚拟化，可以处理更复杂的任务。

GPU是做什么用的

根据 Nvidia 的说法，GPU 计算是使用图形处理单元和 CPU 来加速科学、分析、工程、消费者和企业应用程序。让我们仔细看看GPU 对业务及其应用场景的好处。

3D 渲染。在仅 CPU 的应用程序中使用时，由于线性请求处理，处理速度很慢。GPU云服务器提高了性能，因为它们同时处理和计算大数据块。当重复的计算任务从 CPU 卸载时，它会被释放来处理顺序任务。

速度加速：GPU 由多个内核组成，可以同时处理数百个线程，比仅使用 CPU 的应用程序快十倍。CPU为了减少内存访问延迟，使用了缓存，但是占用了大量的芯片空间。由于缓存，GPU 增加了其带宽。当 CPU 等待 RAM 可用于处理线程时，GPU 将切换到另一个准备好处理的线程，从而减少延迟并提供更快的结果。

大数据分析。提供大规模并行计算的商业智能应用程序可以通过 GPU 加速更高效地工作。基于 GPU 的分析为数据集的实时交互式可视化提供支持，从而能够以更快的速度和准确性实现更深入的洞察和预测结果。

具有高性能 GPU 的 VDI 解决方案。NVIDIA GRID 是一款强大的工具，可在多个用户共享一个 GPU 时提供卓越的图形性能。GPU 硬件加速在虚拟桌面之间共享，提供一流的远程用户体验。员工可以在任何地方安全地工作，使用与在办公室工作时相同的功能。

GPU云服务器

尽管 GPU 是为渲染而设计的，但它们还不止于此。GPU云服务器已开始用于处理大型数据集——许多公司在处理大数据和人工智能、3D 建模和密码学时选择此类服务器。

桌面云就提供高配GPU云服务，有3款GPU机型，分别是天璇型、天玑型、天枢型，机器类型丰富适用于规模办公应用、弹性增加桌面、跨区域联网、商业信息安全等。

所有机型皆配备NVIDIA专业级显卡，堪称显卡顶配阵容，“天花板”级别的流畅体验，完美应对CG人各类实时渲染硬件需求，“超级电脑”即刻到手。

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