GPU伺服器定義和理解

香港GPU伺服器定義和理解

GPU伺服器定義和理解

GPU伺服器，簡單來說，GPU伺服器是基於GPU的應用於影片編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務，我們提供和標準雲伺服器一致的管理方式。

出色的圖形處理能力和高效能運算能力提供極致計算效能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。

相比普通的伺服器，GPU伺服器能提供的算力要超出一大截，並且GPU本身對影像處理能力極佳，所以GPU伺服器也在影片、圖形相關行業有用武之地。

CPU擅長統領全域性等複雜操作，GPU擅長對大資料進行簡單重複操作。

CPU是從事複雜腦力勞動的教援，而GPU是進行大量平行計算的體力勞動者。

那麼，GPU的重要引數有哪些呢？

一、影片編解碼

影片編解碼中應用的H264編碼技術，為現今影片編解碼中應用最為廣泛，最為高效省時、省流量的編碼技術，實現此編碼過程所需要的運算、編碼、壓縮等流程十分複雜，此項技術常用於影片製作公司、直播平臺等，所處影片流量高併發需要可進行快速、實時編解碼。

而使用GPU伺服器可支援H264影片編解碼技術，可實現在影片編解碼過程中更加方便快捷無需擔心安全問題的使用方式，是涉及到影片編解碼的企業與個人使用者的最好選擇。

二、科學研究

我們以生物製藥為例，在生物製藥行業的研究和執行中涉及到很多需要可以進行超級運算的裝置，GPU雲伺服器就可以很好地滿足這樣的需求，組織器官模擬、藥物研發、人類基因組相關研究、人工智慧醫生、健康醫療、生物大分子研究等，都會需要到雙精度運算、模擬運算、160萬cpu和MIC核協同計算、分子動力學第一性原理計算等。

三、人工智慧

時下最火的科技圈話題可以說就是人工智慧，但是要實現人工智慧，需要兩個核心：首先是足夠強大的資料庫，其次是足夠強大的計算能力。而在計算能力上，史丹佛大學人工智慧實驗室的測試表明，Google資料中心需要1000臺CPU伺服器完成的工作，僅用3臺GPU伺服器完全搞定。

這樣的測試可以很明顯的看到GPU在深度學習、機器學習方面的極致表現，在這樣需要超強算力的任務中，GPU雲伺服器對效率的提升目前是無與倫比的。

四、其它應用場景

可以利用GPU伺服器的異構計算加速能力，處理更多計算場景的業務。

例如圖形渲染、數字貨幣計算、氣象預測、到金融分析、地質勘探、計算化學等高效能運算領域。