Gpu服务器自带深度学习框架吗

Gpu服务器自带深度学习框架，GPU一个比较重要的优势就是他的内存结构，首先是共享内存，每个流处理器集群末端设有共享内存，提供深度学习框架。服务器性能主要决定于GPU的浮点运算能力，对深度学习任务来说，单精浮点运算以及更低的半精浮点运算性能则更为重要。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。

制造工艺

集成电路发展到纳米级工艺 ，不断逼近物理极限 ，出现了所谓红墙问题，一是线的延迟比门的延迟越来越重要。长线不仅有传输延迟问题，而且还有能耗问题。二是特征尺寸已小到使芯片制造缺陷不可避免，要从缺陷容忍、故障容忍与差错容忍等三个方面研究容错与避错技术。

以上内容参考  百度百科-gpu

GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和ATI两家公司的图形处理芯片。

于是NVIDIA公司在1999年发布GeForce

256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。

简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L（Transform

and

Lighting，多边形转换与光源处理）的显示芯片，因为T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，也可以称为“几何处理”。一个好的T&L单元，可以提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓的软件T&L)，由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，因此在实际运算的时候性能会大打折扣，常常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。即使CPU的工作频率超过1GHz或更高，对它的帮助也不大，由于这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。

详细见

http://baike.baidu.com/view/1196.htm

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