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老运维告诉你GPU云服务器可不单单是装了一块显卡那么简单

作者/来源:新睿云小编 发布时间:2019-06-27

PC的GPU(图形处理器单元)是熟悉的术语,它是能够在PC上运行视频和处理图像图像(如视频游戏)的组件。最初作为补充中央处理单元(CPU)的外围设备已完全重新定位,成为高性能计算,自动驾驶汽车,人工智能的核心组件,有些人认为,云计算将是未来最重要的应用。在这些高性能应用中,GPU与CPU一起使用,可加速深度学习,分析和工程应用,适用于从人工智能到汽车,无人机,机器人,搜索引擎,交互式语音,视频推荐等平台。

作为一个十年老运维,笔者对于物理服务器和云服务器都有一些浅薄的见解,今天简单说一下GPU云服务器。

GPU

一、GPU和CPU之间有什么区别

理解GPU和CPU之间差异的一种简单方法是比较它们处理任务的方式。一个CPU优化的是其核心数量,有很多的高速缓冲存储器,可通过同时处理几个软件线程使用顺序串行方式处理GPU具有大规模并行架构包括数以千计数据单元来同时处理多线程更加具有优势。具有数百个内核的GPU处理数千个线程的能力与单独的CPU相比,可以将软件加速100倍。

通常用于解释CPU和GPU之间差异的类比是在书中查找某个词语的任务。如果将此任务交给CPU,它将从第1页开始并一直读到最后,因为它是一个“串行”处理器。它会很快,但需要时间,因为它必须按顺序排列。GPU是一个“并行”处理器,可以将这本书撕成碎片并同时读取所有内容。即使每个单词的读取速度较慢,也可以更快地阅读本书,因为可以同时读取单词。

由于GPU经过高度优化以执行高级计算(例如浮点运算,矩阵运算等),因此它们可以比CPU更有效地执行视频转换和后处理等功能。此外,GPU实现了这种加速,同时比CPU具有更高的功耗和成本效益。

CPU.png

二、GPU云服务器的应用场景

1、视频编解码

视频编解码中应用的H264编码技术,为现今视频编解码中应用最为广泛,最为高效省时、省流量的编码技术,实现此编码过程所需要的运算、编码、压缩等流程十分复杂,此项技术常用于视频制作公司、直播平台等,所处视频流量高并发需要可进行快速、实时编解码。

而使用GPU云服务器可支持H264视频编解码技术,可实现在视频编解码过程中更加方便快捷无需担心安全问题的使用方式,是涉及到视频编解码的企业与个人用户的最好选择。

2、科学研究

我们以生物制药为例,在生物制药行业的研究和运行中涉及到很多需要可以进行超级运算的设备,GPU云服务器就可以很好地满足这样的需求。

组织器官模拟、药物研发、人类基因组相关研究、人工智能医生、健康医疗、生物大分子研究等,都会需要到双精度运算、模拟运算、160万cpu和MIC核协同计算、分子动力学第一性原理计算等,这些都需要GPU的支持。

3、人工智能

时下最火的科技圈话题可以说就是人工智能,但是要实现人工智能,需要两个核心:首先是足够强大的数据库,其次是足够强大的计算能力。而在计算能力上,斯坦福大学人工智能实验室的测试表明,Google数据中心需要1000台CPU服务器完成的工作,仅用3台GPU服务器完全搞定。

这样的测试可以很明显的看到GPU在深度学习、机器学习方面的极致表现,在这样需要超强算力的任务中,GPU云服务器对效率的提升目前是无与伦比的。

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