便宜的GPU云服务器存在吗？GPU服务器适合解决哪些任务？

作者/来源：小睿发布时间：2020-02-18

随着电脑PC的普及以及游戏的发展，简化了图形硬件厂商的工作，图形处理器或显卡逐渐普及。如今GPU涵盖生活的方方面面，而GPU云服务器是基于GPU单元进行设计的。

GPU是什么？

GPU（图形处理单元）是一种特殊类型的微处理器，主要设计用于快速图像渲染。GPU的出现是对图形密集型应用程序的响应，这些应用程序给CPU造成负担，并降低计算机性能。它们成为从CPU分担这些任务的一种方法，但是现代图形处理器功能强大，足以执行除渲染之外的许多其他目的的快速数学计算。

GPU可以进行计算量大的操作，GPU 计算的任务基本都是高度并行的——同时执行大量小型的数学计算，所以当前其发展方向是机器学习和计算机视觉。随着 GPU 计算扩展的领域越来越大，作用也会随着越发重要，它就能成为和 CPU 并排的伙伴而不再是 CPU 附属的一个部件。

GPU

GPU云服务器适合处理哪些任务？

GPU计算的定义是将GPU与CPU结合使用以加速科学、分析、工程、消费者和企业应用程序。

1）游戏类

图形处理单元对于快速、图形密集的游戏世界渲染至关重要。实时渲染特效和复杂的3D图形需要一些强大的计算能力。对于CPU图形解决方案而言，现代游戏的任务变得过于繁重。游戏甚至在虚拟现实方面迈出了一步，这是令人难以置信的，因为GPU可以在适当的照明和阴影下快速渲染和维持逼真的图像。

2）3D可视化

GPU可在3D可视化应用程序（例如计算机辅助设计（CAD））中驱动视口性能。使您可以在3维上可视化对象的软件依赖于GPU在旋转或移动它们时实时绘制这些模型。

3）图像处理

GPU可以准确处理数百万张图像，以发现差异和相似之处。此功能已广泛用于边界控制，安全和医疗X射线处理等行业。

4）大数据

与仅使用CPU相比，拥有数千个计算核心和10-100倍的应用程序吞吐量的图形单元是处理科学家和行业大数据的选择。GPU用于将数据描述为交互式可视化，并且它们与其他数据集集成以便探索数据的数量和速度。例如，我们现在能够通过处理数据和分析协方差来了解基因的不同组合之间的关系，从而增强基因定位。

5）深度机器学习

机器学习已经存在了一段时间，但是功能强大且高效的GPU计算将其提升到了一个新的水平。深度学习是使用复杂的神经网络来创建可以从大量未标记的训练数据中进行特征检测的系统。GPU可以处理大量的训练数据，并在图像和视频分析，语音识别和自然语言处理，自动驾驶汽车，计算机视觉等领域训练神经网络。

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