图形处理单元，通常缩写为 GPU，主要与游戏和图形相关联。然而，我们大多数人没有意识到的是，GPU 服务器也可以扮演其他重要角色。随着技术的发展， GPU的出现源于对改进计算机处理的需求。以前普遍使用的 CPU 已经不堪重负，无法跟上不断增长的技术需求。

这就是图形处理单元的用武之地。后一种技术依赖于并行处理方法，允许计算机芯片同时处理 PC 上的许多单独任务。本文将深入探讨 GPU 服务器的功能、成本、优缺点以及 GPU 如何使您的业务受益等问题。

什么是 GPU 服务器及其功能？

图形处理单元，GPU，是指用于图像和图形渲染的计算机芯片的集合。为了实现更好的图形渲染，GPU 执行复杂而快速的数学计算。今天，这项技术已在个人计算机和大型机计算中得到应用。GPU 以前用于 2D 和 3D 渲染，而如今，它们越来越多地用于人工智能、深度学习、金融、农业、天气和许多其他不相关的领域。

图形处理单元是使用执行并行处理操作的多个处理器设计的。这些多处理器有效地将任务分成更小的部分，以便更快地执行。GPU 的一个特殊方面是它们具有 RAM 访问权限。这种随机存取存储器允许处理器存储图像等数据。

RAM 为每个像素分配空间，以便更快地检索。此 RAM 还链接到数模转换器，缩写为 DAC。DAC 将存储的图像转换为模拟信号，然后再在输出监视器上渲染。有时，这些处理器带有内置的视频 RAM，用于精细的图形渲染。

是什么让 GPU 服务器与其他类型的服务器不同？

GPU 服务器的独特之处在于它们能够同时处理多个事务而不会减慢速度。对于其他类型的服务器，线程旨在一次处理单个进程，这会减慢运行时间。另一方面，GPU 服务器依靠并行处理方法同时在多个进程上同时工作。GPU 的另一个显着特点是它们主要在云上运行。这使他们能够处理大量数据而不会减慢速度。

服务器需要显卡吗？

是的，服务器需要由 GPU 驱动。根据所处理数据的规模和强度，有必要使用集成或分立的处理器芯片来备份您的服务器。GPU 由数千个带有数千个内核的微型 CPU 组成，用于更快地处理数据。因此，为您的服务器配备 GPU 以提高效率符合您的最大利益。GPU 使用 SIMD 协议运行。SIMD 指的是单指令多数据处理。这是您的处理器完全专注于单个任务的地方，直到他们在开始下一个任务之前完成它。但是，这些处理器会降低您的系统速度。反过来，降低的速度会通过改进的延迟得到补偿。

您需要用于游戏服务器的 GPU 吗？

游戏，无论是 2D 还是 3D 游戏，都需要高级图形渲染。GPU 用于加速游戏内容的渲染，以获得无缝的游戏体验。图形处理单元可让您轻松处理游戏中涉及的密集计算。处理器为您的显示器提供高刷新率，让您可以享受 4K 分辨率的游戏。如果您想享受最新的视频游戏，请将您的游戏服务器连接到高性能 GPU。

图形处理单元如何工作？

存在两种类型的图形处理器单元。这些是集成和离散 GPU。这两种类型的区别在于它们在主板上的位置。虽然离散 GPU 位于单独的主板上，但集成类型嵌入在默认 GPU 上。GPU 与 CPU 芯片组一起集成到电子主板中。此外，您可以跟踪服务器或 PC 显卡上的渲染处理器。GPU 和 CPU 有很多相似之处。稍有不同的是，图形处理器单元是专门设计用于改进几何和算术计算的。由于其功能的强度和复杂性，与 CPU 相比，处理器包含许多晶体管。

GPU服务器的一些当代应用

图形处理单元加速工作负载以增强图形渲染。这些处理器带来了更流畅的游戏体验，现在它们被用于人工智能应用程序中。GPU 用于精确的浮点计算。这些处理器可确保您的个人计算机在处理复杂算术时零错误。这种准确性源于处理器同时执行数万个单线程的能力。

GPU 在帮助释放系统资源方面也发挥着重要作用。这些处理器释放了您的硬盘驱动器，从而使您的系统具有相当一致的性能。在大多数情况下，人们将复杂的任务委托给他们的 GPU，同时维护 CPU 来处理核心进程。此策略使您的最终用户能够获得更好更快的交付。

GPU 可帮助您设置并行计算环境。这样的环境使您的系统可以更快地执行重复操作。多核有助于将工作负载拆分为易于管理的任务，以加快处理大量数据的速度。

图形处理单元也有益于环境。该技术允许您运行节能系统。这些系统需要传统 CPU 的一小部分能量来执行相同的任务。理想的 GPU 服务器能够处理与 CPU 一样多的 400 数据。

专用 GPU 服务器越来越多地用于训练机器学习模型。这些处理器用于开发和运行深度学习算法，效果极佳。该策略使公司能够无缝跟踪和监控消费者模式和趋势，以提高投资回报率。

GPU 如何使您的业务受益？

GPU 服务器为小型和大型企业带来了许多好处。该技术可以更快地处理数据，从而加快服务交付速度。以下是 GPU 使您的业务受益的一些方式。虚拟 GPU 非常适合执行创意制作任务，例如数据挖掘渲染、流式传输、分析和 3D 数据建模。以下是一些适用于企业的核心 GPU 应用程序。

视频流

视频流媒体服务对于参与流媒体服务的游戏公司和品牌至关重要。利用 GPU，尤其是托管在云端的 GPU，进行无缝直播。云托管的 GPU 允许不间断的广播。如果您的直播质量低劣，任何观众都不会收听您的直播。无论您输出的负载如何，GPU 都能确保您在整个广播过程中拥有非常稳定的连接。

渲染

GPU 服务器非常适合渲染可视化和多流。这些服务器通常由 Nvidia 处理器提供支持，以提高多流内容的输出质量。这些工具使渲染专业人员能够更轻松、更快捷地完成工作。

编辑更喜欢使用 GPU 渲染来输出模型，因为它们的速度和改进的功能。单个图形处理器单元可以轻松地渲染需要多达 20 个 CPU 才能完成的任务。尽快完成渲染任务意味着您的客户将始终继续为您提供优质服务。

VDI技术开发

VDI 代表虚拟桌面基础架构，近年来随着越来越多的人选择远程工作而受到欢迎。还需要 GPU 来确保您的 VDI 应用程序平稳运行以实现不间断的远程工作。

3D建模

GPU 服务器是使用 3D 建模软件时的关键组件。建筑师、工程师、工业和产品设计师等专业人士使用 3D 建模软件。该软件有助于提高这些专业人员的工作效率，同时减少完成复杂任务所需的时间。更快的周转对您的客户总是有利的。使用 GPU 来实现这一目标以及更多其他功能。

人工智能任务

我们生活在一个由人工智能或人工智能驱动的时代。人工智能正被用于进一步的野心，比如深度训练。在这里，模型被训练如何从基本数据中做出更快、更准确的预测和分析。神经网络的开发旨在显着减少训练时间，这使企业能够更快地利用精选数据并有保证。GPU 服务器是受 AI 影响的培训不可或缺的一部分，这就是您今天应该投资它们的原因！

GPU 与 CPU

从外部向内看，GPU 很容易与 CPU 混淆。但是，经过仔细检查，您会发现这些系统之间存在巨大差异。两个组件的架构相似，但核心功能略有不同。差异来自 CPU 和 GPU 中的内核数量。

图形处理器

GPU 是为快速图像和视频渲染目的而构建的。图形处理单元应用数据并行协议来渲染输出。这种方法确保处理器组件专注于相同的指令，直到找到所需的输出。GPU 专注于增强输出图形。

它们每个单线程有大约 4 到 10 个内核。GPU 因其令人印象深刻的并行处理架构而脱颖而出。该系统以指数方式加速渲染过程。这些系统能够一次执行多个进程

中央处理器

CPU 主要设计用于响应计算机中的基本系统指令并做出反应。换句话说，CPU 解释计算机用户提供的命令。CPU 旨在同时处理多条指令。CPU 通常带有大约 4 到 8 个内核，但拥有多达 32 个内核的 CPU 并非闻所未闻。

每个核心都被分配了一个唯一的任务或线程。线程数高于相应的内核数，因为在操作过程中可以虚拟划分一些内核。但是，CPU 具有更高时钟速度的优势。这种速度使他们能够以比同行更快的速度执行计算等指令。

您可以在 GPU 上运行整个系统吗？

用户提出的一个常见问题是是否可以配置或编程整个系统以从 GPU 服务器运行。嗯，答案很简单。大多数系统或程序不需要 GPU 提供的强大功能。但是，某些应用程序需要这些服务器以获得最佳性能。

是的，您可以使用低级 C 等编程语言在 GPU 上编写整个操作系统或操作系统，但您肯定会遇到几个问题。例如，大多数图形处理单元没有异常处理协议，也不支持中断。

GPU 在哪些应用中表现更好？

GPU 是计算密集型应用的首选，例如比特币挖掘、3D 建模、渲染和游戏。这些任务需要多个处理器同时运行，而这正是这款云托管服务器旨在实现的目标。其他呼吁用户使用 GPU 的应用程序包括：

• 大数据分析
• 股市趋势
• 地理空间可视化
• 动画和 CAD 渲染
• 图像识别与分类
• 医学影像
• 找回密码
• 语音转文本处理

GPU 可以支持商品服务器的应用程序吗？

是的，GPU 可用于监控和分析来自商用服务器的复杂数据。商品的指数总是在变化，您不可能使用 CPU 预测运动模式。GPU 将这些庞然大物数据内化，并使用并行方法，能够做出明智且准确的商品价格预测。

GPU 服务器的成本如何？

您可以购买 GPU 服务器，也可以按小时或按月租用它们。最新的服务器每月最高可达 8,500 美元，具体取决于可用资源。然而，云实例具有非常优惠的价格。例如，您可以以大约 0.9 美元/小时的价格租用一个配备 1X Tesla K80 Pascals 的实例。

您将为额外的 Tesla K80 电源支付更多费用。您还应该考虑将服务器保持在总成本中所涉及的电力成本。大多数服务器的价格从每小时 0.099 美元起。您可以选择注册免费试用版，以确定您打算从云端租用的 GPU 的功能。值得注意的是，云 GPU 比 AWS 选项便宜 80%。

我们以实惠的价格和 1Gbps 的无限带宽提供具有高性能的革命性计算硬件。如果你每个月至少能赚到 250 美元，那你就可以走了。此外，我们的服务器由 NVIDIA GeForce GTX 1080 TI / 11GB GDDR5X 内存提供支持。无论您想要使用双 GPU 还是单 GPU 的自定义配置，我们都能满足您的需求。

GPU 服务器的优缺点

与任何其他服务器一样，GPU 服务器既有优点也有缺点。让我们探讨一下您可能会遇到的各种利弊。

GPU 服务器的优点

增加计算机容量

GPU 服务器将显着提高您的业务计算能力。托管在云上的租用 GPU 将提高您的存储和计算能力，而这只是您使用物理服务器所产生的总成本的一小部分。

可扩展性和灵活性

GPU 服务器上的用户可以灵活地按需切换服务器配置。作为客户，您无需担心服务器的默认配置，因为设备会加载您的技术偏好。在您使用任何云托管 GPU 之前，您需要提前了解服务器的性能、速度和其他安全功能。

24/7实时监控

托管在云端的 GPU 允许您实时跟踪您的机器。这些处理器驻留在第 3 层数据中心，在那里他们不断受到专家的监控。这意味着，如果发生任何故障，这些专家会收到通知，并开始努力恢复正常功能。因此，您的企业客户将永远不会遇到服务器停电和其他此类令人沮丧的延迟。

成本效益

购买专用 GPU 服务器非常昂贵。最新款的售价不菲。但是，一旦您进行了这项初始投资，您肯定永远不必发放现金来执行计算密集型任务。或者，您可以选择租用云托管服务器来完成您的 3D 建模、渲染和其他与 AI 相关的任务。

租用选项让您可以自由探索诸如每小时或每月费率、SSD、GPU 数量及其特定 RAM 等选项。与经认可的云服务运营商合作，后者为客户提供维护和初始配置，以获得无忧体验。

DDOS 防护

您的敏感数据始终受到 DDO 保护的保护。因此，您不必担心客户的敏感数据在托管在租赁云上时会落入坏人之手。

99% 的网络正常运行时间

大多数（如果不是全部）GPU 云托管服务器向客户保证他们的内容将始终可供最终用户使用。与物理服务器形成鲜明对比的是，这些选项可确保您不会因无休止的停机而丢失客户端。

GPU 服务器的缺点

潜伏

GPU 服务器的高延迟带走了游戏体验的乐趣。玩家在游戏序列之间经历了太多的延迟。当你点击一个动作和它在屏幕上执行之间有一个短暂的延迟。

有限的覆盖范围

为了获得无缝的云 GPU 服务器体验，您的区域需要被支持基础设施充分覆盖。该基础设施允许 IP 流量从一个中继节点跳到下一个中​​继节点，确保终端用户交付不中断。您当地的宽带提供商设置足够的覆盖范围可能会很昂贵，当您远离城市地区时更是如此。

如何在我的专用服务器上安装 GPU？

在您的专用服务器上安装或配置 GPU并不是一个复杂的过程。这些服务器与流行的操作系统兼容。您的解决方案提供商将为您提供最新的驱动程序来自动运行您的应用程序。或者，您可以从 Internet 存储库获取最新的服务器驱动程序。

用户可以在 Linux 系统上使用免费或开源驱动程序或安装专有驱动程序。客户还可以获得 ISO 映像以快速安装他们的软件。大多数云托管的 GPU 服务器都有包含免费设置的软件包，如果您愿意，还可以为您提供完整的迁移支持。