|
GPU服务器是使用图形处理单元进行某些内部计算的服务器。这些服务器仍然有CPU，但它们利用GPU的能力来处理许多最密集的处理任务。这些任务可以包括图形渲染、数字运算以及通常会占用CPU的任何其他任务。 GPU服务器具有各种大小和规模，因此我们可以拥有一台带有单个 GPU或多个GPU服务器，它们一起工作。这个概念主要是为加密货币挖掘而开发的，但今天，我们可以找到专为许多不同任务设计的GPU服务器。 GPU服务器与其他服务器有何不同？ 大多数服务器最大化CPU使用率，任何图形处理都是最小的。这主要是因为服务器通常甚至不需要直接显示，因此图形处理是外围问题。正因为如此，服务器传统上放弃了强大的图形处理单元。 GPU服务器不包括严格用于图形处理的GPU设备（尽管在某些情况下这是主要角色）。相反，他们利用现代GPU令人难以置信的高处理带宽能力来处理服务器将面临的一些最密集的处理任务。它使服务器能够处理更强大的处理，而无需添加几乎与以CPU为中心的设备所需的硬件一样多的硬件。 GPU服务器有何优点？ GPU服务器越来越受欢迎，因为它们提供了一些非常明显的优势。GPU服务器一成不变地提供了显着提高的处理速度。现代GPU的处理带宽比现代CPU高一个数量级或更多。 GPU服务器还可以生成清晰的图像，并且对于图形密集型任务来说显然更胜一筹。 由于GPU每秒可以处理比CPU更多的计算，因此GPU服务器在空间和电源效率方面具有优势，允许单个服务器处理更大的工作负载。 GPU服务器有何缺点？ 一磅一磅地计算，GPU服务器的成本高于同类服务器。尽管GPU服务器可以提供更高的效率，但如果不需要GPU带宽，那么GPU服务器通常会提供过大的杀伤力，并且为其角色付出的代价太高。 GPU服务器对于许多中小型企业应用程序来说仍然不常见。此类服务器根本不需要GPU功率缩放。 即使在企业应用程序中，GPU服务器也不总是最具成本效益的解决方案。 最后，GPU服务器相对较新，因此并未针对所有用例进行优化。 GPU服务器有哪些常见用例？ 当计算速度成为服务器的限制因素时，GPU服务器才能真正发挥作用。任何需要大量计算的东西，比如密码学，都是GPU服务器的理想选择。这可以包括深度学习、科学计算，甚至云服务。GPU设计结构更适合大量快速计算。 在这个利基市场之外，GPU服务器也是视频处理的理想选择。主要从事视频编码和解码的服务器更适合基于GPU的设计。这将包括用于Netflix和YouTube等视频服务的服务器，以及同样规模较小的项目。
| 
发表于