GPU服务器的用处是什么

GPU服务器是一种基于GPU卡的计算服务，提供快速、稳定、灵活的计算能力，应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种应用场景。由于较好的图像处理能力能力和高效的计算性能，GPU服务器在服务器行列中具有较高的竞争力，尤其是在计算性能方面。一般来说，GPU服务器比其他类型的服务器处理速度更快，图像更清晰。下面不妨一起来看看该服务器的优势所在。

强大的图形处理能力

GPU的作用是将系统输入的信息构建后进行渲染。同时，它使用缓冲存储器进行数据处理和存储。这种运行原理将图形处理的功能分开，既提高了视觉体验，又减轻了计算机整体运行的压力。

强大的计算性能

智能时代的逐步演进，将计算能力作为真正的生产力，而GPU的价值在于提升计算能力。高性能计算能力简化复杂的IT环境，有效缓解计算机的计算压力，帮助企业高效处理数据。这是独立游戏服务器相对于其他类型服务器的优势之一。而在

CPU 上运行计算密集型任务会占用整个系统。将部分工作转移到 GPU 是释放资源和保持一致性能的好方法。

除此之外，GPU服务器还提供大容量存储，满足日常运营需求，支持各类基础设施云服务的高端配置，既能满足客户需求，又能提升运营水平。而且GPU服务器的兼容性强，许多现代软件包都支持

GPU 加速。一些甚至可以通过向编译器创建将工作转移到 GPU 位置的命令来并行化现有代码。

如上所述，GPU服务器对于企业网络来说将是一件大好事。但事实上，有些行业可能比其他行业更需要该服务器，例如制造、工程计算机设计、科学研究、生物识别、医疗保健、石油和天然气、媒体和娱乐等。这些行业的共同特点是他们都比其他行业更倾向于使用图像。由此还可以看出GPU独立服务器能为企业或行业带来的好处：

计算性能提高。硬件效率对企业网站或应用程序的使用体验和整体性能有很大影响。使用GPU服务器不仅有助于提高企业的运营效率，还可以提升使用体验，为企业带来收益。

灵活度高。无论是使用虚拟服务器还是物理服务器，使用者都可以根据自己的需要选择服务器配置和资费。使用该服务器时，服务器会会提供24小时监控，保证耐用性和可靠性。

适合任务管理。企业的网站运营或应用应集中在主要功能上，而其他不是优先级的操作可以分散到一个GPU服务器上。

适合人工智能。如果企业需要严格的统计和自主任务，GPU 服务器将帮助他们促进算法和人工智能的改进。

提供DDoS攻击防御。如果使用的是GPU服务器托管服务，现代DDoS攻击防御技术可以保证安全可靠的运行过程，避免不必要的入侵，防止重要数据丢失。幸运的是，在WHT中文站上可以获取到配置该服务的服务器信息。

在传统意义上，使用GPU服务器可以比普通服务器处理速度更快，图像更清晰，对于基于大数据计算环境的企业来说，选择GPU兼容度高的服务器可以满足日常运行的需求，在建立的过程中，各种基础设施的高端配置可以用以满足广大使用者的需求以及在运营过程中进行高层的运营。

说到显卡，估计90%以上的人都认为这就是一个游戏工具。现在高性能的显卡难道只是为游戏而生吗？目前不少公司已经认识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。

什么是GPU服务器？

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。

GPU服务器有什么作用？

GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快.

理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。

GPU服务器的主要应用场景

海量计算处理

GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：

• 原本需要数天完成的数据量，采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。

• 原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群，采用单台 GPU 服务器可完成。

深度学习模型

GPU服务器可作为深度学习训练的平台：

1.GPU 服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。

2.GPU 服务器和云服务器搭配使用，云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。

3.对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。

如何正确选择GPU服务器?

选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此选择GPU型号要先看业务需求。

当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：

第一、 在边缘服务器租用上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。

第二、 需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。

第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。

第四、 要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的从底端的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。

作为国内品牌服务器提供商，天下数据GPU机架式服务器拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力。GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码，一边由图形处理单元（GPU）处理大规模并行架构的计算密集型任务。天下数据GPU服务器是医疗成像、广播、视频转码市场的理想选择。

深度学习GPU服务器属于异构计算服务器，将并行计算负载放在协处理器上。如果推荐，首选一定是英伟达GPU服务器，或者选择英伟达授权的官方代理也是可以的。国内有很多英伟达代理商，蓝海大脑就是其中之一。有兴趣的可以去了解一下。

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