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*运学**算在 GPU 上的运行速度比在 CPU 上快。GPU 加速服务器 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 加速服务器提高了性能，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。云 GPU 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。

呆猫桌面云就提供高配GPU云服务，呆猫现已有3款GPU机型供用户选择，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。

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