使用GPU卸载CPU的5个理由

为了扩展我们的产品组合并更好地满足客户的需求，现在提供精选的高性能 GPU 服务器。在我解释规格之前，先看看您可以从 GPU 中获益的前 5 种方式。

是什么让 GPU 比 CPU 更具优势？

3D 处理：GPU 专为 3D 渲染而设计。当分配给仅 CPU 的应用程序时，由于线性请求处理，处理速度很慢。将 GPU 插入您的服务器可以多次提高性能，因为它们同时处理和计算大块数据。通过从 CPU 卸载重复性计算任务，可以自由地处理顺序任务。

加速速度：是的，现在我们都知道 GPU 可以加速速度，但是是什么让它们工作得更快呢？GPU 由多个内核组成，可同时处理数百个线程——与仅使用 CPU 的应用程序相比，应用程序速度提高十倍。CPU 使用缓存来减少内存访问延迟，从而占用大量芯片空间。GPU 通过高速缓存扩大其带宽。在 CPU 等待 RAM 可用以处理线程的地方，GPU 将切换到另一个准备好进行处理的线程，从而减少延迟并提供更快的结果。

数字运算器：当涉及到数字运算和图形处理（涉及每秒数百万次计算）时，GPU 可以让高端 CPU 看起来像 Commodore 64！这是因为 GPU 拥有大量的核心——高端显卡拥有多达 2880 个核心。一个 CPU 每个核心支持 1-2 个线程。相比之下，NVIDIA CUDA 内核的多处理器可以执行惊人的 1024 个线程。这也是在使用 GPU 而不是 CPU 时挖掘加密货币（比特币、莱特币等）提供更快结果的原因之一。尽管现在 ASICS 芯片在挖币方面甚至比 GPU 更聪明。

大数据分析：为了做出更好的实时业务决策，GPU 越来越多地用于大数据分析。Shazam 拥有超过 2700 万首曲目的数据库，它使用 GPU 从移动用户捕获的曲目片段中识别歌曲。使用 GPU 帮助戴尔、思科和佳得乐等公司每天分析和监控超过 5 亿条推文。与基于 CPU 的系统相比，实时洞察的交付速度快 10 分钟。

VDI 环境：GPU 硬件加速可以在虚拟桌面之间共享——最多 32 个用户可以共享一块显卡。NVIDIA GRID 是一款强大的工具，可在多个用户共享 GPU 时提供卓越的图形性能。优化的多 GPU 设计具有充足的内存和低延迟远程显示，可最大限度地提高图形密集型应用程序的用户密度。

GPU——更适合各行各业

GPU 传统上用于处理工程和计算机科学应用程序的复杂算法和海量数据集。越来越多的公司正在探索 GPU 的各种其他用途——音频搜索、图像识别和大数据分析就是很好的例子。