當大多數(shù)人談?wù)?a href="http://m.qzkangyuan.com/tag/%e6%9c%8d%e5%8a%a1" target="_blank">服務(wù)器電源時，它與安裝的處理器（或多個處理器）有關(guān)。但是，有一種不同類型的服務(wù)器可以顯著提高性能，同時降低功耗：GPU 服務(wù)器。切換到使用顯卡執(zhí)行某些任務(wù)向您展示了 GPU 服務(wù)器如何使您的業(yè)務(wù)受益。

什么是 GPU 服務(wù)器？

CPU 專為通用計算而設(shè)計，能夠處理扔給它們的任何東西。因此，對于運行一系列靈活的應(yīng)用程序，例如電子郵件服務(wù)器、Web 客戶端或文字處理應(yīng)用程序，它們是理想的選擇。然而，如果專注于特定任務(wù)，設(shè)計用于完成這項工作的定制硬件將比 CPU 更快。

一個很好的例子是圖形處理單元 (GPU)，它的構(gòu)建方式與 CPU 不同。GPU 專為快速生成逼真的 3D 圖形而設(shè)計，旨在處理快速準確的浮點數(shù)運算。GPU 的核心速度通常比 CPU 慢，但它們可以有數(shù)千個核心并行運行。結(jié)果是某些數(shù)學運算在 GPU 上的運行速度比在 CPU 上運行得更快。

GPU 服務(wù)器，顧名思義，就是裝有顯卡的服務(wù)器，旨在利用這種原始處理能力。使用卸載過程，CPU 可以將特定任務(wù)交給 GPU，從而提高性能。使用 TensorFlow 機器學習框架的基準測試表明Nvidia GeForce 1070 顯卡比 Intel Core i7-7500U CPU 快約 16 倍。而且，除了速度更快，相對性能需要更少的能量，有助于減少熱量和功耗。

選擇合適的 GPU 服務(wù)器，如華碩 ESC8000 G3 服務(wù)器，可搭載 8 塊全尺寸 PCI-E 顯卡，可加速高性能計算，占用空間更小。華碩 ECS8000 G3 服務(wù)器，設(shè)計用于容納多達 8 個雙層 GPU 卡。

GPU 服務(wù)器可以做什么？

GPU 是為高速圖形而構(gòu)建的，但它們的架構(gòu)和高速數(shù)學處理使它們非常適合處理一些高性能計算任務(wù)。利用 GPU 意味著編寫應(yīng)用程序以將特定任務(wù)卸載到 CPU。它類似于游戲的運行方式：在 PC 上，處理圖形渲染的過程被傳遞給 GPU，而 CPU 處理游戲的其他方面。

GPU 成功的關(guān)鍵在于它處理并行計算的方式。由于有數(shù)千個內(nèi)核，更重要的任務(wù)可以分解為并行執(zhí)行的更小的計算。結(jié)果是 GPU 可以比 CPU 快許多倍地完成某些任務(wù)。很多關(guān)于 GPU 的討論都圍繞著它們在超級計算機中的使用展開，類似的東西有助于預(yù)測天氣或用于 DNA 測序。

然而，對于一般業(yè)務(wù)用途，GPU 服務(wù)器具有良好的跟蹤記錄，可用于加速兼容的數(shù)據(jù)庫查詢、大數(shù)據(jù)建模和統(tǒng)計分析。GPU 也在為下一波人工智能應(yīng)用程序提供動力，并已被證明在加密貨幣挖掘中很受歡迎。除了使用為使用 GPU 而開發(fā)的應(yīng)用程序外，Nvidia 還擁有其 CUDA 平臺，可讓您開發(fā)自己的 GPU 加速應(yīng)用程序。

GPU 服務(wù)器并不是所有業(yè)務(wù)問題的解決方案，但使用正確的工具和應(yīng)用程序，它們能夠比 CPU 更快地加速您的業(yè)務(wù)并執(zhí)行復(fù)雜的查詢，同時使用更少的能源。并可用于加速兼容的數(shù)據(jù)庫查詢、大數(shù)據(jù)建模和統(tǒng)計分析。GPU 也在為下一波人工智能應(yīng)用程序提供動力，并已被證明在加密貨幣挖掘中很受歡迎。

除了使用為使用 GPU 而開發(fā)的應(yīng)用程序外，Nvidia 還擁有其 CUDA 平臺，可讓您開發(fā)自己的 GPU 加速應(yīng)用程序。GPU 服務(wù)器并不是所有業(yè)務(wù)問題的解決方案，但使用正確的工具和應(yīng)用程序，它們能夠比 CPU 更快地加速您的業(yè)務(wù)并執(zhí)行復(fù)雜的查詢，同時使用更少的能源。

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