在當(dāng)今可用的各種類型的服務(wù)器中（例如共享服務(wù)器、云服務(wù)器和 CPU 專用服務(wù)器），GPU 專用服務(wù)器已成為現(xiàn)代技術(shù)的重要組成部分。雖然許多游戲玩家都知道 NVIDIA GPU 是什么，但它們的用途遠(yuǎn)不止視頻游戲。

與擅長一次完成一項(xiàng)艱巨任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn) CPU 專用服務(wù)器不同，GPU 能夠利用 CUDA 核心同時(shí)執(zhí)行數(shù)千項(xiàng)任務(wù)。這有助于促進(jìn)新人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的爆炸式增長，以及視頻轉(zhuǎn)碼等領(lǐng)域的創(chuàng)新。

什么是 GPU 專用服務(wù)器？

對(duì)于那些對(duì)視頻游戲更感興趣的人來說，“GPU”這個(gè)術(shù)語可能已經(jīng)很熟悉了。

典型的中央處理器 (CPU) 負(fù)責(zé)處理計(jì)算機(jī)運(yùn)行的最重要部分——操作系統(tǒng)、網(wǎng)頁瀏覽和日常任務(wù)等都由它控制。它們提供出色的處理能力，但它們可運(yùn)行的并發(fā)任務(wù)數(shù)量受到嚴(yán)重限制。

GPU 與之類似，具有與 CPU 一樣的處理能力，能夠完成任務(wù)。但是，它們的速度并不快（代價(jià)是并發(fā)性有限），而是可以同時(shí)執(zhí)行數(shù)千個(gè)操作，盡管速度不同。目前，它們最常用于視頻游戲中的圖形渲染功能，但最近隨著人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的興起而爆發(fā)式增長。

構(gòu)成 GPU 的關(guān)鍵部件之一是其核心，核心構(gòu)成了 GPU 性能的計(jì)算能力。它們是 GPU 內(nèi)處理單個(gè)任務(wù)的主要處理單元?，F(xiàn)代 GPU 提供多核架構(gòu)，例如 NVIDIA 的 Pascal 芯片架構(gòu)，使其能夠處理各種不同的工作負(fù)載。這些可以進(jìn)一步細(xì)分為不同的類別：

CUDA 核心是“通用”核心，旨在并行執(zhí)行各種任務(wù)。它們存在于 NVIDIA GPU 中，而 AMD 的流處理器也提供同樣的功能。

• Tensor Core是 NVIDIA GPU 內(nèi)部的專用處理單元，專為 AI 處理和深度學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)。Tensor Core 技術(shù)是使用深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的重要組成部分。
• RT 核心和射線加速器主要處理 3D 渲染和更快光線追蹤的復(fù)雜光計(jì)算，主要用于虛擬現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目和其他密集型圖形渲染工作。

GPU 服務(wù)器具有高計(jì)算能力、處理大型數(shù)據(jù)集的效率以及 AI 和深度學(xué)習(xí)的速度，與標(biāo)準(zhǔn) CPU 服務(wù)器配置相比具有顯著的改進(jìn)。它們的并行處理能力由數(shù)千個(gè)內(nèi)核驅(qū)動(dòng)，使其在矩陣運(yùn)算和渲染等特定計(jì)算方面比 CPU 快得多。

GPU 專用服務(wù)器如何工作？

GPU 服務(wù)器旨在通過同時(shí)利用 GPU 和 CPU 來最大化計(jì)算能力。雖然 CPU 按順序處理各種任務(wù)，但專用 GPU 可以同時(shí)專注于更廣泛的任務(wù)。雖然專用 GPU 服務(wù)器的重點(diǎn)是 GPU，但服務(wù)器配置仍需要考慮與標(biāo)準(zhǔn)專用服務(wù)器相同的許多要求。

專用 GPU 服務(wù)器的架構(gòu)通常涉及與一個(gè)或多個(gè)專用 GPU 卡協(xié)同工作的多核 CPU。每個(gè) GPU 都包含數(shù)千個(gè)較小的 CUDA 核心，旨在實(shí)現(xiàn)高效并行處理，從而顯著加快處理時(shí)間。與僅使用 CPU 的服務(wù)器相比，這允許 GPU 服務(wù)器更高效地分配復(fù)雜的工作負(fù)載，例如處理用于深度學(xué)習(xí)的大型數(shù)據(jù)集或區(qū)塊鏈中的挖掘和交易驗(yàn)證等任務(wù)。

GPU 服務(wù)器的性能指標(biāo)也與其對(duì)應(yīng)服務(wù)器不同，例如：

每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù) (FLOPS) – 這是衡量計(jì)算機(jī)浮點(diǎn)計(jì)算性能的指標(biāo)。浮點(diǎn)計(jì)算對(duì)于需要高精度的任務(wù)至關(guān)重要，例如科學(xué)模擬、圖形渲染和機(jī)器學(xué)習(xí)。對(duì)于 GPU 服務(wù)器而言，高 FLOPS 表明它們可以通過 CUDA 核心在更短的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行更多計(jì)算，因此非常適合需要快速準(zhǔn)確計(jì)算的應(yīng)用。

內(nèi)存帶寬– 這指的是數(shù)據(jù)在服務(wù)器內(nèi)存中讀取或?qū)懭氲乃俾?。它?duì)于性能至關(guān)重要，因?yàn)樗鼪Q定了 GPU 服務(wù)器訪問和處理數(shù)據(jù)的速度。與 CPU 相比，GPU 通常提供更高的內(nèi)存帶寬，從而實(shí)現(xiàn)更快的傳輸速率。它對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用程序和大型數(shù)據(jù)集（例如驗(yàn)證區(qū)塊鏈內(nèi)的交易）尤其重要。

延遲– 延遲是完成特定操作或數(shù)據(jù)傳輸所需的時(shí)間。在 GPU 服務(wù)器環(huán)境中，低延遲對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用程序和高頻交易至關(guān)重要，因?yàn)楹撩胫g的差異可能會(huì)產(chǎn)生重大影響。對(duì)于區(qū)塊鏈技術(shù)，低延遲對(duì)于最大限度地減少交易發(fā)起和驗(yàn)證之間的延遲至關(guān)重要，從而確保網(wǎng)絡(luò)更順暢、響應(yīng)更快。

熱設(shè)計(jì)功率 (TDP) – TDP 衡量的是計(jì)算機(jī)冷卻系統(tǒng)在正常工作負(fù)載條件下需要散發(fā)的最大熱量。這是一個(gè)重要的指標(biāo)，因?yàn)樗鼤?huì)影響 GPU 服務(wù)器的穩(wěn)定性和使用壽命。高性能 GPU 會(huì)產(chǎn)生大量熱量，保持最佳性能溫度對(duì)于防止熱節(jié)流至關(guān)重要。

實(shí)施和管理 GPU 服務(wù)器

規(guī)劃、構(gòu)建、實(shí)施和管理服務(wù)器可能很困難。雖然 GPU 服務(wù)器的組件大多與任何其他服務(wù)器相同，但在考慮將 GPU 服務(wù)器添加到您的業(yè)務(wù)中時(shí)，您還應(yīng)考慮其他因素。

選擇合適的硬件 – GPU 服務(wù)器的核心在于硬件。需要考慮的關(guān)鍵組件是 GPU 的類型和數(shù)量，具體取決于您的特定應(yīng)用程序。NVIDIA 或 AMD 的高端型號(hào)因其在復(fù)雜計(jì)算任務(wù)中的表現(xiàn)而廣受歡迎。

冷卻解決方案 – GPU 在密集操作期間會(huì)產(chǎn)生大量熱量。選擇先進(jìn)的冷卻選項(xiàng)（例如液體冷卻系統(tǒng)）可以控制溫度并確保硬件的使用壽命。

維護(hù)和功耗 –定期維護(hù)對(duì)于保持服務(wù)器平穩(wěn)運(yùn)行至關(guān)重要。這包括及時(shí)更新和物理檢查。此外，還要注意功耗；GPU 服務(wù)器可能非常耗電。建議使用額定 80 Plus Platinum 或更高級(jí)別的高效電源 (PSU) 來優(yōu)化能耗。

考慮托管服務(wù) –對(duì)于專注于核心業(yè)務(wù)運(yùn)營的公司，利用 ServerMania 等企業(yè)的托管 GPU 服務(wù)器服務(wù)可以帶來顯著的不同。它減輕了服務(wù)器管理的技術(shù)需求，讓專業(yè)人員代表您處理維護(hù)、更新和故障排除。

選擇合適的 GPU 服務(wù)器并有效維護(hù)它需要在硬件實(shí)力和實(shí)用管理策略之間取得平衡。通過精心規(guī)劃，再加上一些專家支持，您的 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈計(jì)劃將由堅(jiān)固可靠的計(jì)算基礎(chǔ)提供支持。

GPU 專用服務(wù)器與其他類型的服務(wù)器相比

每種不同類型的服務(wù)器配置（GPU、云和 CPU）都有許多共同之處，但都有不同的用途。在本文中，我們將從三個(gè)方面對(duì)它們進(jìn)行比較：性能、成本效益和特定用例的適用性。

表現(xiàn)

專用 GPU 服務(wù)器針對(duì)需要高性能計(jì)算和并行處理的任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化。它們具有多個(gè) CUDA 核心，可同時(shí)處理數(shù)千個(gè)任務(wù)。它們能夠同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)，從而顯著提高 CPU 服務(wù)器的性能。

對(duì)于云服務(wù)器，其性能取決于實(shí)例類型及其配置。它們可以根據(jù)需求進(jìn)行擴(kuò)展和縮減，從而提供靈活性和適應(yīng)性。但是，它們的性能可能會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)延遲或共享服務(wù)器的影響。共享服務(wù)器的性能甚至更低，因?yàn)?CPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)等資源由多個(gè)用戶共享。

CPU 專用服務(wù)器可為需要密集計(jì)算但不一定需要并行處理的應(yīng)用程序提供高性能。它們提供可預(yù)測(cè)且無變化的性能，是需要一致、專用性能的應(yīng)用程序的理想選擇。

經(jīng)濟(jì)高效的解決方案

由于 GPU 服務(wù)器采用專用硬件，其前期和運(yùn)營成本高于其他類型的服務(wù)器。專用 GPU 服務(wù)器對(duì)于從高性能計(jì)算中獲益良多的應(yīng)用程序而言具有成本效益，因?yàn)槠湫阅芴嵘梢缘窒@些成本。

與其他選項(xiàng)不同，云服務(wù)器通常提供靈活的定價(jià)模式，例如按量付費(fèi)和預(yù)留實(shí)例，對(duì)于工作負(fù)載多變的企業(yè)來說，云服務(wù)器具有成本效益。云服務(wù)器無需在硬件上進(jìn)行大量前期投資，但其成本可能會(huì)根據(jù)所使用的資源而有很大差異。對(duì)于任務(wù)波動(dòng)較大的企業(yè)來說，云服務(wù)器更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠，但對(duì)于持續(xù)的高性能需求來說，云服務(wù)器的成本可能很高。

CPU 服務(wù)器的成本中等偏高，但對(duì)于持續(xù)的 CPU 工作負(fù)載而言，它是最具成本效益的選擇。它是 GPU 服務(wù)器和共享服務(wù)器之間的良好中間選擇，可為以 CPU 為中心的任務(wù)提供成本和性能之間的良好平衡。

使用案例

GPU 服務(wù)器憑借 CUDA 核心和并行處理的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，最適合區(qū)塊鏈挖礦、機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)模擬和視頻渲染等高性能計(jì)算任務(wù)。隨著 NVIDIA Volta 芯片等新技術(shù)的出現(xiàn)，GPU 計(jì)算已成為人工智能計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)。

然而，對(duì)于無法從 GPU 性能中獲益的更多日常應(yīng)用，云服務(wù)器提供了靈活且可擴(kuò)展的解決方案。Web 托管、SaaS、開發(fā)和測(cè)試環(huán)境都是云服務(wù)器的理想用例。憑借其靈活的定價(jià)模式和根據(jù)需要擴(kuò)展和縮減的能力，它們更適合不需要高性能的廣泛用途。

最后，對(duì)于需要大量 CPU 能力而不需要 GPU 實(shí)例的應(yīng)用程序，CPU 服務(wù)器是最佳選擇。數(shù)據(jù)庫管理、企業(yè)應(yīng)用程序、高流量 Web 服務(wù)器和密集計(jì)算任務(wù)等任務(wù)都更適合 CPU 服務(wù)器。這里缺少 CUDA 核心的問題通常會(huì)被單線程任務(wù)更好的計(jì)算資源所彌補(bǔ)。

使用 GPU 專用服務(wù)器最大化計(jì)算資源

通過 CUDA 核心和 GPU 托管實(shí)現(xiàn)的 AI 加速爆炸式增長對(duì)世界產(chǎn)生了重大影響。除了區(qū)塊鏈技術(shù)之外，由 NVIDIA GPU 提供支持的 GPU 專用服務(wù)器正在幫助引領(lǐng) AI 進(jìn)步的浪潮。此外，這些 GPU 服務(wù)器可以同時(shí)處理大量工作負(fù)載，隨著技術(shù)的發(fā)展，將催生出大量新應(yīng)用。