GPU 加速計(ji)算可以(yi)提(ti)供非凡(fan)的應(ying)用程序性(xing)能，能將(jiang)應(ying)用程序計(ji)算密集部分(fen)的工作負載轉移到(dao) GPU，同時(shi)仍(reng)由 CPU 運行其余(yu)程序代碼。從用戶的角度來(lai)看，應(ying)用程序的運行速度明顯加快.

理解(jie) GPU 和 CPU 之間區(qu)別(bie)的一(yi)種簡(jian)單方式是比較它們如何(he)處(chu)理任(ren)(ren)務。CPU 由專為(wei)順序串行處(chu)理而優化的幾個核心組(zu)成，而 GPU 則擁有(you)一(yi)個由數以千計(ji)得更小(xiao)、更高效的核心(專為(wei)同時處(chu)理多重任(ren)(ren)務而設計(ji))組(zu)成的大規模(mo)并行計(ji)算架構。

GPU服務器的主要應用場景

海量計算處理

GPU 服務器超(chao)強的(de)計算功能(neng)可(ke)應(ying)用于(yu)海(hai)量數(shu)據處理(li)方面(mian)的(de)運算，如(ru)搜索、大(da)數(shu)據推薦、智能(neng)輸入法等：

• 原本需要數天完成的數據量(liang)，采用 GPU 服務器在數小(xiao)時內即可完成運算(suan)。

• 原本需要數十臺(tai) CPU 服(fu)務器共同運(yun)算集群，采用單臺(tai) GPU 服(fu)務器可(ke)完成。

深度學習模型

GPU服(fu)務器可作為深度(du)學習訓練的(de)平臺(tai)：

1.GPU 服(fu)務器可(ke)直(zhi)接加速(su)計算(suan)服(fu)務，亦可(ke)直(zhi)接與外界連(lian)接通信。

2.GPU 服(fu)(fu)務器(qi)(qi)和云服(fu)(fu)務器(qi)(qi)搭配使用，云服(fu)(fu)務器(qi)(qi)為(wei)主(zhu) GPU 云服(fu)(fu)務器(qi)(qi)提供計算(suan)平臺。

3.對象存(cun)儲 COS 可(ke)以為 GPU 服務器提供大數據量的(de)云存(cun)儲服務。

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韓國顯卡服務器Ⅰ型

CPU E5-2450L*2

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顯(xian)卡 GT 710 2G顯(xian)存

IP 獨立IP

帶寬 10M

機房 韓國機房

韓國顯卡服務器Ⅱ型

CPU E5-2630V3*2

內存 32GB

硬(ying)盤(pan)(pan) 250G 固(gu)態硬(ying)盤(pan)(pan)

顯卡 GT 1030 2G顯存

IP 獨立IP

帶寬 10M

機房 韓國機房

韓國顯卡服務器Ⅲ型

CPU E5-2660V3*2

內存 32GB

硬盤 250G 固(gu)態硬盤

顯卡 GT 1030 2G顯存

IP 獨立IP

帶寬 10M

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