在當(dāng)今可用的各種類(lèi)型的服務(wù)器中（例如共享服務(wù)器、云服務(wù)器和 CPU 專(zhuān)用服務(wù)器），GPU 專(zhuān)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(zhǎng)一次完成一項(xiàng)艱巨任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn) CPU 專(zhuān)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(zhǎng)，以及視頻轉(zhuǎn)碼等領(lǐng)域的創(chuàng)新。

什么是 GPU 專(zhuān)用服務(wù)器？

對(duì)于那些對(duì)視頻游戲更感興趣的人來(lái)說(shuō)，“GPU”這個(gè)術(shù)語(yǔ)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(yè)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(lèi)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(zhǎng)。

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。現(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(lèi)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(zhuān)用處理單元，專(zhuān)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(xiàn)加速器主要處理 3D 渲染和更快光線(xiàn)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(zhuān)用服務(wù)器如何工作？

GPU 服務(wù)器旨在通過(guò)同時(shí)利用 GPU 和 CPU 來(lái)最大化計(jì)算能力。雖然 CPU 按順序處理各種任務(wù)，但專(zhuān)用 GPU 可以同時(shí)專(zhuān)注于更廣泛的任務(wù)。雖然專(zhuān)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(zhuān)用服務(wù)器相同的許多要求。

專(zhuān)用 GPU 服務(wù)器的架構(gòu)通常涉及與一個(gè)或多個(gè)專(zhuān)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(guò) 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(fǎng)問(wèn)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(lèi)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(lái)優(yōu)化能耗。

考慮托管服務(wù) –對(duì)于專(zhuān)注于核心業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)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(lái)顯著的不同。它減輕了服務(wù)器管理的技術(shù)需求，讓專(zhuān)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(guò)精心規(guī)劃，再加上一些專(zhuān)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(zhuān)用服務(wù)器與其他類(lèi)型的服務(wù)器相比

每種不同類(lèi)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(zhuān)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(lèi)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(hù)共享。

CPU 專(zhuān)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(wú)變化的性能，是需要一致、專(zhuān)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(zhuān)用硬件，其前期和運(yùn)營(yíng)成本高于其他類(lèi)型的服務(wù)器。專(zhuān)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(lái)說(shuō)，云服務(wù)器具有成本效益。云服務(wù)器無(wú)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(lái)說(shuō)，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(lái)說(shuō)，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(wú)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(kāi)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(kù)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(wèn)題通常會(huì)被單線(xiàn)程任務(wù)更好的計(jì)算資源所彌補(bǔ)。

使用 GPU 專(zhuān)用服務(wù)器最大化計(jì)算資源

通過(guò) CUDA 核心和 GPU 托管實(shí)現(xiàn)的 AI 加速爆炸式增長(zhǎng)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(zhuān)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。