在當今可用的各種類型的服務器中（例如共享服務器、云服務器和 CPU 專用服務器），GPU 專用服務器已成為現代技術的重要組成部分。雖然許多游戲玩家都知道 NVIDIA GPU 是什么，但它們的用途遠不止視頻游戲。

與擅長一次完成一項艱巨任務的標準 CPU 專用服務器不同，GPU 能夠利用 CUDA 核心同時執行數千項任務。這有助于促進新人工智能技術和機器學習模型的爆炸式增長，以及視頻轉碼等領域的創新。

什么是 GPU 專用服務器？

對于那些對視頻游戲更感興趣的人來說，“GPU”這個術語可能已經很熟悉了。

典型的中央處理器 (CPU) 負責處理計算機運行的最重要部分——操作系統、網頁瀏覽和日常任務等都由它控制。它們提供出色的處理能力，但它們可運行的并發任務數量受到嚴重限制。

GPU 與之類似，具有與 CPU 一樣的處理能力，能夠完成任務。但是，它們的速度并不快（代價是并發性有限），而是可以同時執行數千個操作，盡管速度不同。目前，它們最常用于視頻游戲中的圖形渲染功能，但最近隨著人工智能和區塊鏈技術的興起而爆發式增長。

構成 GPU 的關鍵部件之一是其核心，核心構成了 GPU 性能的計算能力。它們是 GPU 內處理單個任務的主要處理單元。現代 GPU 提供多核架構，例如 NVIDIA 的 Pascal 芯片架構，使其能夠處理各種不同的工作負載。這些可以進一步細分為不同的類別：

CUDA 核心是“通用”核心，旨在并行執行各種任務。它們存在于 NVIDIA GPU 中，而 AMD 的流處理器也提供同樣的功能。

• Tensor Core是 NVIDIA GPU 內部的專用處理單元，專為 AI 處理和深度學習而設計。Tensor Core 技術是使用深度學習項目訓練機器學習模型的重要組成部分。
• RT 核心和射線加速器主要處理 3D 渲染和更快光線追蹤的復雜光計算，主要用于虛擬現實項目和其他密集型圖形渲染工作。

GPU 服務器具有高計算能力、處理大型數據集的效率以及 AI 和深度學習的速度，與標準 CPU 服務器配置相比具有顯著的改進。它們的并行處理能力由數千個內核驅動，使其在矩陣運算和渲染等特定計算方面比 CPU 快得多。

GPU 專用服務器如何工作？

GPU 服務器旨在通過同時利用 GPU 和 CPU 來最大化計算能力。雖然 CPU 按順序處理各種任務，但專用 GPU 可以同時專注于更廣泛的任務。雖然專用 GPU 服務器的重點是 GPU，但服務器配置仍需要考慮與標準專用服務器相同的許多要求。

專用 GPU 服務器的架構通常涉及與一個或多個專用 GPU 卡協同工作的多核 CPU。每個 GPU 都包含數千個較小的 CUDA 核心，旨在實現高效并行處理，從而顯著加快處理時間。與僅使用 CPU 的服務器相比，這允許 GPU 服務器更高效地分配復雜的工作負載，例如處理用于深度學習的大型數據集或區塊鏈中的挖掘和交易驗證等任務。

GPU 服務器的性能指標也與其對應服務器不同，例如：

每秒浮點運算次數 (FLOPS) – 這是衡量計算機浮點計算性能的指標。浮點計算對于需要高精度的任務至關重要，例如科學模擬、圖形渲染和機器學習。對于 GPU 服務器而言，高 FLOPS 表明它們可以通過 CUDA 核心在更短的時間內執行更多計算，因此非常適合需要快速準確計算的應用。

內存帶寬– 這指的是數據在服務器內存中讀取或寫入的速率。它對于性能至關重要，因為它決定了 GPU 服務器訪問和處理數據的速度。與 CPU 相比，GPU 通常提供更高的內存帶寬，從而實現更快的傳輸速率。它對于實時應用程序和大型數據集（例如驗證區塊鏈內的交易）尤其重要。

延遲– 延遲是完成特定操作或數據傳輸所需的時間。在 GPU 服務器環境中，低延遲對于實時應用程序和高頻交易至關重要，因為毫秒之間的差異可能會產生重大影響。對于區塊鏈技術，低延遲對于最大限度地減少交易發起和驗證之間的延遲至關重要，從而確保網絡更順暢、響應更快。

熱設計功率 (TDP) – TDP 衡量的是計算機冷卻系統在正常工作負載條件下需要散發的最大熱量。這是一個重要的指標，因為它會影響 GPU 服務器的穩定性和使用壽命。高性能 GPU 會產生大量熱量，保持最佳性能溫度對于防止熱節流至關重要。

實施和管理 GPU 服務器

規劃、構建、實施和管理服務器可能很困難。雖然 GPU 服務器的組件大多與任何其他服務器相同，但在考慮將 GPU 服務器添加到您的業務中時，您還應考慮其他因素。

選擇合適的硬件 – GPU 服務器的核心在于硬件。需要考慮的關鍵組件是 GPU 的類型和數量，具體取決于您的特定應用程序。NVIDIA 或 AMD 的高端型號因其在復雜計算任務中的表現而廣受歡迎。

冷卻解決方案 – GPU 在密集操作期間會產生大量熱量。選擇先進的冷卻選項（例如液體冷卻系統）可以控制溫度并確保硬件的使用壽命。

維護和功耗 –定期維護對于保持服務器平穩運行至關重要。這包括及時更新和物理檢查。此外，還要注意功耗；GPU 服務器可能非常耗電。建議使用額定 80 Plus Platinum 或更高級別的高效電源 (PSU) 來優化能耗。

考慮托管服務 –對于專注于核心業務運營的公司，利用 ServerMania 等企業的托管 GPU 服務器服務可以帶來顯著的不同。它減輕了服務器管理的技術需求，讓專業人員代表您處理維護、更新和故障排除。

選擇合適的 GPU 服務器并有效維護它需要在硬件實力和實用管理策略之間取得平衡。通過精心規劃，再加上一些專家支持，您的 AI、機器學習和區塊鏈計劃將由堅固可靠的計算基礎提供支持。

GPU 專用服務器與其他類型的服務器相比

每種不同類型的服務器配置（GPU、云和 CPU）都有許多共同之處，但都有不同的用途。在本文中，我們將從三個方面對它們進行比較：性能、成本效益和特定用例的適用性。

表現

專用 GPU 服務器針對需要高性能計算和并行處理的任務進行了優化。它們具有多個 CUDA 核心，可同時處理數千個任務。它們能夠同時處理大量數據，從而顯著提高 CPU 服務器的性能。

對于云服務器，其性能取決于實例類型及其配置。它們可以根據需求進行擴展和縮減，從而提供靈活性和適應性。但是，它們的性能可能會受到網絡延遲或共享服務器的影響。共享服務器的性能甚至更低，因為 CPU、內存和存儲等資源由多個用戶共享。

CPU 專用服務器可為需要密集計算但不一定需要并行處理的應用程序提供高性能。它們提供可預測且無變化的性能，是需要一致、專用性能的應用程序的理想選擇。

經濟高效的解決方案

由于 GPU 服務器采用專用硬件，其前期和運營成本高于其他類型的服務器。專用 GPU 服務器對于從高性能計算中獲益良多的應用程序而言具有成本效益，因為其性能提升可以抵消這些成本。

與其他選項不同，云服務器通常提供靈活的定價模式，例如按量付費和預留實例，對于工作負載多變的企業來說，云服務器具有成本效益。云服務器無需在硬件上進行大量前期投資，但其成本可能會根據所使用的資源而有很大差異。對于任務波動較大的企業來說，云服務器更經濟實惠，但對于持續的高性能需求來說，云服務器的成本可能很高。

CPU 服務器的成本中等偏高，但對于持續的 CPU 工作負載而言，它是最具成本效益的選擇。它是 GPU 服務器和共享服務器之間的良好中間選擇，可為以 CPU 為中心的任務提供成本和性能之間的良好平衡。

使用案例

GPU 服務器憑借 CUDA 核心和并行處理的獨特優勢，最適合區塊鏈挖礦、機器學習、科學模擬和視頻渲染等高性能計算任務。隨著 NVIDIA Volta 芯片等新技術的出現，GPU 計算已成為人工智能計算的標準。

然而，對于無法從 GPU 性能中獲益的更多日常應用，云服務器提供了靈活且可擴展的解決方案。Web 托管、SaaS、開發和測試環境都是云服務器的理想用例。憑借其靈活的定價模式和根據需要擴展和縮減的能力，它們更適合不需要高性能的廣泛用途。

最后，對于需要大量 CPU 能力而不需要 GPU 實例的應用程序，CPU 服務器是最佳選擇。數據庫管理、企業應用程序、高流量 Web 服務器和密集計算任務等任務都更適合 CPU 服務器。這里缺少 CUDA 核心的問題通常會被單線程任務更好的計算資源所彌補。

使用 GPU 專用服務器最大化計算資源

通過 CUDA 核心和 GPU 托管實現的 AI 加速爆炸式增長對世界產生了重大影響。除了區塊鏈技術之外，由 NVIDIA GPU 提供支持的 GPU 專用服務器正在幫助引領 AI 進步的浪潮。此外，這些 GPU 服務器可以同時處理大量工作負載，隨著技術的發展，將催生出大量新應用。