特網雲 CPU和GPU有什麼區別

如果您正在搜尋雲伺服器,您可能正在比較一定數量的虛擬 CPU 以及 RAM 和儲存的價格。

但是任務變得越來越複雜——今天的系統收集和處理大量資料,並不是每個伺服器都能處理的。因此,隨著大資料分析和機器學習的發展,GPU 的作用也變得越來越重要。 

雲服務提供商現在提供 GPU 加速的雲伺服器, 專注於大資料處理和其他資料密集型應用程式。它們非常適合渲染、流式傳輸和平行計算。 

GPU 與 CPU

CPU 和 GPU 非常相似。兩者都由數億個電晶體組成,每秒可以處理數千個操作。然而,它們是為不同的目的而設計的,在架構上也有所不同。

最重要的特徵是操作的處理方式。CPU 用於順序處理。每一個新的步驟都是在前一個步驟完成之後執行的,並且基於過去獲得的結果。因此,如果其中一個步驟發生錯誤,程式就會崩潰。

現代處理器是多核的。每個核心在單個執行緒內按順序處理資訊。換句話說,不同的任務在不同的執行緒中同時執行(並且每個執行緒中任務的執行仍然是順序的)——這允許多工處理。

GPU 架構是“大規模並行”的。核心的工作方式完全不同:操作是並行執行的。圖形處理器同時在多個執行緒中執行任務。因此,一個執行緒中的錯誤不會導致程式失敗和關閉。這使得 GPU 可以輕鬆提供高計算效能(比 CPU 高 8 倍)。

由於大多數操作屬於相同型別且重複,因此使用 GPU 顯著減少了計算時間。

訪問 CPU 和 GPU 上的記憶體並與之互動也截然不同。GPU 不需要大容量記憶體,將資料記錄到影片卡上,讀取資料是一個單獨的過程,既耗時又耗資源。

與 CPU 相比,GPU 的計算精度較低。但是,對於高速更重要的任務來說已經足夠了。

此外,GPU 是節能的。從這個角度來看,NVIDIA GPU 是最好的。平均而言,它們的效率比沒有 NVIDIA GPU 的系統高 2.8 倍(以 gigaflops/W 為單位)。

什麼時候需要雲中的 GPU?

GPU 為企業提供了許多好處。儘管它們最初設計用於處理具有高圖形工作負載的應用程式,但它們使用類似於渲染的數學演算法的高效能允許將 GPU 應用於許多非圖形相關的專案。

GPU 對於任何計算量大的事情都是必不可少的,包括

影片渲染;

3D建模與設計;

大資料分析處理;

遊戲開發;

人工智慧和神經網路訓練;

構建預測模型。

要為需要大量處理能力以並行執行多項計算的任務實施 GPU,您無需購買圖形處理器。您可以從雲提供商處租用它。無需等待裝置交付,雲提供商按需連線 GPU。 

如果您想測試 GPU 能為您做什麼,我們強烈建議您嘗試我們的 Cloud vGPU 租賃服務。您可以選擇 GPU、RAM、SSD 和其他伺服器配置的數量。憑藉便捷的即用即付模式,該服務的成本將低於購買一張顯示卡的成本。

本文連結：