GPU服務器，簡單來說，GPU服務器是基于GPU的應用于視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。

出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。

相比普通的服務器，GPU服務器能提供的算力要超出一大截，并且GPU本身對圖像處理能力極佳，所以GPU服務器也在視頻、圖形相關行業有用武之地。

CPU擅長統領全局等復雜操作，GPU擅長對大數據進行簡單重復操作。

CPU是從事復雜腦力勞動的教援，而GPU是進行大量并行計算的體力勞動者。

那么，GPU的重要參數有哪些呢?

香港GPU服務器的適用場景?

一、視頻編解碼

視頻編解碼中應用的H264編碼技術，為現今視頻編解碼中應用最為廣泛，最為高效省時、省流量的編碼技術，實現此編碼過程所需要的運算、編碼、壓縮等流程十分復雜，此項技術常用于視頻制作公司、直播平臺等，所處視頻流量高并發需要可進行快速、實時編解碼。

而使用GPU服務器可支持H264視頻編解碼技術，可實現在視頻編解碼過程中更加方便快捷無需擔心安全問題的使用方式，是涉及到視頻編解碼的企業與個人用戶的最好選擇。

二、科學研究

以生物制藥為例，在生物制藥行業的研究和運行中涉及到很多需要可以進行超級運算的設備，GPU服務器就可以很好地滿足這樣的需求，組織器官模擬、藥物研發、人類基因組相關研究、人工智能醫生、健康醫療、生物大分子研究等，都會需要到雙精度運算、模擬運算、160萬cpu和MIC核協同計算、分子動力學第一性原理計算等。

三、人工智能

時下最火的科技圈話題可以說就是人工智能，但是要實現人工智能，需要兩個核心：首先是足夠強大的數據庫，其次是足夠強大的計算能力。而在計算能力上，斯坦福大學人工智能實驗室的測試表明，Google數據中心需要1000臺CPU服務器完成的工作，僅用3臺GPU服務器完全搞定。

這樣的測試可以很明顯的看到GPU在深度學習、機器學習方面的極致表現，在這樣需要超強算力的任務中，GPU服務器對效率的提升目前是無與倫比的。

四、其它應用場景

可以利用GPU服務器的異構計算加速能力，處理更多計算場景的業務。

例如圖形渲染、數字貨幣計算、氣象預測、到金融分析、地質勘探、計算化學等高性能計算領域。

詳細具體的

1、香港顯卡服務器支持玩海外游戲，不管是端游還是頁游都不在話下

2、香港顯卡服務器支持玩海外手游，可運行安卓模擬器，可支持藍疊，逍遙，雷電，夜神等。用于海外手機游戲掛機和自動化腳本運行

3、香港顯卡服務器渲染業務場景需要 GPU 顯卡實現圖形加速及實時渲染，同時需要大量計算、內存或存儲。

4、香港顯卡服務器遠程圖形工作站是一種服務器和客戶端采用相互分離的形式，通過專用網絡連接到主機來進行日常的工作。主機服務器一般集中部署在信息中心機房，通過 GPU 顯卡處理圖形工作負載，客戶端的終端通過連接鍵盤、鼠標、顯示器通過專用網絡連接到主機來進行日常的工作。

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