GPU 加速計算可以提供非凡的應用程序性能，能將應用程序計算密集部分的工作負載轉移到 GPU，同時仍由 CPU 運行其余程序代碼。從用戶的角度來看，應用程序的運行速度明顯加快.

理解 GPU 和 CPU 之間區別的一種簡單方式是比較它們如何處理任務。CPU 由專為順序串行處理而優化的幾個核心組成，而 GPU 則擁有一個由數以千計得更小、更高效的核心(專為同時處理多重任務而設計)組成的大規模并行計算架構。

GPU服務器的主要應用場景

海量計算處理

GPU 服務器超強的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等：

• 原本需要數天完成的數據量，采用 GPU 服務器在數小時內即可完成運算。

• 原本需要數十臺 CPU 服務器共同運算集群，采用單臺 GPU 服務器可完成。

深度學習模型

GPU服務器可作為深度學習訓練的平臺：

1.GPU 服務器可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信。

2.GPU 服務器和云服務器搭配使用，云服務器為主 GPU 云服務器提供計算平臺。

3.對象存儲 COS 可以為 GPU 服務器提供大數據量的云存儲服務。

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韓國顯卡服務器Ⅲ型

CPU E5-2660V3*2

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