GPU服務(wù)器簡介
一、什么是GPU服務(wù)器？
GPU服務(wù)器是裝有強大顯卡的服務(wù)器。最初它們是為高速創(chuàng)建逼真的 3D 圖形而構(gòu)建的，但它們的架構(gòu)和高速處理使它們適用于一些高性能計算任務(wù)。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(wù)器用于處理圖形，但由于其高性能，實際使用范圍相當(dāng)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(xué)、數(shù)學(xué)等科學(xué)研究）；
4、進行統(tǒng)計計算，預(yù)測模型；
5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；
6、密碼分析領(lǐng)域的任務(wù)；
7、可視化，包括 3D 建模。
二、GPU服務(wù)器有什么優(yōu)勢？
1、GPU服務(wù)器可以加速我們的業(yè)務(wù)并比CPU更快地運行復(fù)雜查詢，同時消耗更少的電力。對于一般業(yè)務(wù)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(wù)，可以租用配備 NVIDIA Tesla P100、M60 和 M40 GPU 的虛擬服務(wù)器。
2、GPU服務(wù)器可用于圖形和視頻、高性能計算、密集型應(yīng)用程序的遠程工作。對于機器學(xué)習(xí)任務(wù)，提供預(yù)安裝的應(yīng)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(wù)器簡介及有什么優(yōu)勢”的介紹。