您可能在想，GPU 服務(wù)器不是用于圖形和游戲嗎？答案是肯定的，他們是。然而，圖形處理單元 （GPU） 有許多其他用例，比您最初想象的要多，因為它們具有以比對應(yīng) CPU 快十倍的速率進行并行處理的固有能力。

一、GPU服務(wù)器處理性能和用例：

1、GPU 用例

雖然投資 GPU 服務(wù)器的原因過于廣泛，無法在一篇文章中涵蓋，但我們已經(jīng)概述了我們在過去幾年中看到的最喜歡的用例。

2、3D處理

GPU 服務(wù)器非常適合 2D 和 3D 計算以及渲染 3D 圖形和 GPU 技術(shù)，以至于它們現(xiàn)在可以勝過為相同任務(wù)設(shè)計的 CPU。

3、數(shù)據(jù)分析

CPU 可以很好地處理數(shù)字，但速度不快。相反，GPU 服務(wù)器可以處理精確的浮點運算以及復(fù)雜的數(shù)學和科學編程。豐富的 GPU 內(nèi)核使大數(shù)據(jù)能夠同時處理并以更快的速度進行分析。從大型、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取有意義的見解需要 GPU 服務(wù)器的強大處理速度。

4、GPU卸載

您也可以將 GPU 視為解決方案的大腦，而 CPU 則是肌肉。使用 CPU 處理密集型任務(wù)可能會使整個系統(tǒng)陷入癱瘓。相反，您可以將工作負載卸載到 GPU 并釋放資源以獲得一致的性能。

5、電源效率

環(huán)保是我們都應(yīng)該希望達到的狀態(tài)，而 GPU服務(wù)器可以幫助我們實現(xiàn)氣候意識目標。即使您沒有梳理大量數(shù)據(jù)或渲染復(fù)雜的圖形，配備 GPU 的服務(wù)器也可以使用更少的能量來完成相同的任務(wù)。降低電力需求以節(jié)省資金和環(huán)境。

6、機器學習與深度學習

依賴深度學習和人工智能 （AI） 訓練的流程最適合 GPU 服務(wù)器。事實上，我們很大膽地說，你不應(yīng)該考慮在沒有GPU服務(wù)器的情況下進行 AI 訓練。需要并行處理來尋找模式并以有意義的速度獲得推理。 得推得推得推

7、視頻編碼和流媒體

無論您是將視頻轉(zhuǎn)換為新格式還是流式傳輸實時事件，GPU 服務(wù)器都是處理工作負載的最佳工具。處理和轉(zhuǎn)換視頻是需要大量資源的任務(wù)，GPU 可減輕系統(tǒng)負載，同時加速輸出。

二、采用GPU服務(wù)器解決方案

GPU 服務(wù)器正在迅速成為主流的計算和數(shù)據(jù)存儲工具。軟件包支持 GPU 加速，甚至可以與您的 GPU一起工作以將工作卸載到服務(wù)器的各個部分。雖然仍然需要一些優(yōu)化，但沒有理由不利用 GPU 必須提供的并行計算。

GPU 驅(qū)動的托管解決方案提供了無限的選擇和機會。試想一下，您可以用數(shù)千個內(nèi)核以令人難以置信的速度咀嚼和計算數(shù)據(jù)來做些什么。所以立即通過構(gòu)建GPU/裸機解決方案來解開數(shù)據(jù)的奧秘。

審核編輯：符乾江