作者/来源：小睿 发布时间：2020-02-24
计算机进入社会生活，已经大幅度改善我们的生活。现如今，我们深处大数据、人工智能时代，要想实现人工智能于人机互动系统，那么不得不提到深度学习，而深度学习离不开GPU。
与游戏、视觉效果中的应用相比较，GPU已经成为了数据中心、超算中心的标配了，并已经被广泛应用于深度学习、大数据、石油化工、传媒娱乐、科学研究等行业。GPU计算加速深度学习革命，推动计算越来越多的数据量的操作。
GPU
基于GPU的GPU云服务器可以进行大量并行计算，可用于图形渲染、计算，多核并行提高渲染速度。GPU 云服务器突破传统 GPU，发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。
GPU云服务器怎么用？
1）GPU计算加速
提供深度学习加速和单精度浮点计算功能，以满足深度学习等通用GPU计算场景中大规模并行浮点运算的计算能力要求。结合弹性计算生态系统，它与容器服务结合使用，以简化部署和操作的复杂性，并提供资源调度服务。
2）浮点算术加速
它满足一般GPU计算场景（如深度学习）中大规模并行浮点运算的计算能力要求。满足科学计算等高性能计算方案的需求。 GPU之间的直接通信可以通过PCI总线实现，大大减少了GPU之间的通信延迟。
3）AI推理
强大的AI推理和定点处理功能可满足深度学习（尤其是推理）场景的计算需求。与弹性计算生态系统的完美结合为在线和离线场景提供了通用解决方案。与容器服务结合使用，可简化部署和操作的复杂性，提供资源调度服务并简化用户部署。
4）云在线渲染
实时在线渲染，通过云桌面快速访问GA1，获得更好的视觉和控制体验。还可以通过远程桌面连接协议实现在线实时渲染和图形图像编辑，可以使用各种设备从任何位置访问该协议。任何时候，互联网访问都用于保护数据安全。
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