这篇文章的知识点包括:GPU服务器的作用,GPU服务器的应用场景以及GPU服务器的选择,阅读完整文相信大家对GPU服务器有了一定的认识。
GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码,深度学习,科学计算等多种场景的快速,稳定,弹性的计算服务。
GPU服务器有什么作用?
GPU加速计算可以提供非凡的应用程序性能,能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU,同时仍由CPU运行其余程序代码。从用户的角度来看,应用程序的运行速度明显加快。
理解GPU和CPU之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务.CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而GPU则拥有一个由数以千计的更小,更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。
GPU服务器的主要应用场景
海量计算处理
GPU服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算,如搜索,大数据推荐,智能输入法等:
?原本需要数天完成的数据量,采用GPU服务器在数小时内即可完成运算。
?原本需要数十台CPU服务器共同运算集群,采用单台GPU服务器可完成。
深度学习模型
GPU服务器可作为深度学习训练的平台:
1。GPU服务器可直接加速计算服务,亦可直接与外界连接通信。
2。GPU服务器和云服务器搭配使用,云服务器为GPU云服务器提供计算平台。
3。对象存储因为可以为GPU服务器提供大数据量的云存储服务。
如何正确选择GPU服务器吗?
选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择,比如有的高性能计算需要双精度,这时如果使用P40或者P4就不合适,只能使用V100或者P100;同时也会对显存容量有要求,比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高,还有些对总线标准有要求,因此选择GPU型号要先看业务需求。
当GPU型号选定后,再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况:
第一,在边缘服务器租用上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器,同时也要考虑服务器的使用场景,比如火车站卡口,机场卡口或者公安卡口等;在中心端做推理时可能需要V100的服务器,需要考虑吞吐量以及使用场景,数量等。
第二,需要考虑客户本身使用人群和它运维能力,对于蝙蝠这类大公司来说,他们自己的运营能力比较强,这时会选择通用的PCI-e服务器;而对于一些它运维能力不那么强的客户,他们更关注数字以及数据标注等,我们称这类人为数据科学家,选择GPU服务器的标准也会有所不同。
第三,需要考虑配套软件和服务的价值。
第四,要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率,比如像帕特这种GPU一体化的超级计算机,它有非常成熟的从底端的操作系统驱动码头工人到其他部分都是固定且优化过的,这时效率就比较高。
作为国内品牌服务器厂家,特控GPU机架式服务器拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力.GPU加速运算的优势就在于它可以一边由CPU运行应用程序代码,一边由图形处理单元(GPU)处理大规模并行架构的计算密集型任务。特控GPU服务器是医疗成像,广播,视频转码市场的理想选择。
看完上述内容,你们对GPU服务器有进一步的了解吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读。
