顯卡服務器即時可幫助公司從在公共云中托管計算密集型工作負載中受益。現在，用戶可以部署可以訪問圖形處理器的實例。

GPU(圖形處理單元)專為并行處理而設計，可用于廣泛的應用程序。它們以其在創意制作方面的能力而聞名，但在機器學習等非圖形任務中越來越受歡迎。主要選項如下：

用于 3D 建模的 GPU

無論您是專業的工業設計師、產品設計師、工程師還是建筑師,在使用 3D 建模軟件時都需要配備 GPU 的虛擬服務器。它不僅可以改善您的使用 CAD 軟件的體驗,更重要的是,它還可以提高在工作站 GPU 上執行更復雜任務時的工作效率。

這些高要求任務的處理時間將顯著減少,并且在為復雜項目建模時可能會非常不愉快的任何延遲都將減少。使用高性能顯卡會提高

視頻流應用

無論您是視頻流媒體還是游戲公司 GPU Cloud 基礎架構都是直播得不錯選擇。無論流式傳輸什么事件或內容,重要的是確保穩定的連接和設備承受大量負載的能力。

GPU渲染

由 Nvidia GPU 驅動的服務器能夠執行多流渲染和可視化。這極大地促進了參與旨在創建模型的各種專業計劃的專業人員的表現。

由于處理器數量眾多,單個 GPU 渲染器的性能可以超過 20 個 CPU。此外,它允許藝術家創建一流的項目,而無需花費 CPU 渲染農場。

使用 GPU 虛擬桌面基礎架構

由于遠程工作的大量采用,VDI 技術變得越來越重要。基于GPU的服務器為運行基于 VDI 應用程序提供了出色的性能。

資源密集型任務(人工智能)

如果你從事數據科學,你就會知道基于深度訓練和其他人工智能方法的任務非常慢。這些工作流從 GPU 中受益匪淺,因為它們專為 AI 和機器學習工作負載而設計;他們將訓練時間從幾分鐘減少到幾分鐘。無論操作類型以及執行的計算和分析的具體情況如何,具有 GPU云服務器都顯示出比 CPU 更好的性能,并且能夠成功執行更多的操作。

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