為什么要投資 GPU 專用服務器？您是否正在考慮新的專用服務器？如果您像大多數商業領袖一樣，圖形處理單元或 GPU 可能不是第一個想到的硬件附加組件，但它們絕對值得您關注。GPU 專用服務器實現與僅使用 CPU 的服務器相比具有許多優勢。以下是過渡到 GPGPU 或圖形處理單元上的通用計算的一些原因。

GPU 卸載的好處

如果您的服務器沒有創建最終用戶看到的圖形，那么它為什么需要 GPU？制造商設計 GPU 以實現快速 3D 處理、準確的浮點運算和無錯誤的數字運算。盡管它們通常以較慢的時鐘速度運行，但它們具有數千個內核，使它們能夠同時執行數千個單獨的線程。

你可以節省 CPU 來做大事

在 CPU 上運行計算密集型任務會占用整個系統。將其中一些工作卸載到 GPU 是釋放資源和保持一致性能的好方法。

有趣的是，您可以在 CPU 處理主要的順序進程時將最棘手的工作負載發送到您的 GPU。此類 GPGPU 策略對于提供更好的服務來滿足最終用戶的需求至關重要，這些最終用戶體驗到了加速性能。

大數據在并行環境中蓬勃發展

許多創造商業價值的大數據任務涉及重復執行相同的操作。GPU 服務器托管中可用的大量內核使您可以通過將其在處理器之間拆分來以更快的速度處理大量數據集來執行此類工作。

改善功耗

您不必成為具有生態意識的公司即可從節能計算中受益。配備 GPU 的系統使用較少的能源來完成相同的任務，對為其供電的電源的要求較低。在特定用例中，GPU 可以提供與僅使用 CPU 的 400 臺服務器相同的數據處理能力。

軟件兼容性

許多現代軟件包都支持 GPGPU 加速。一些甚至讓您通過包含告訴編譯器將工作卸載到 GPU 的位置的提示來并行化現有代碼。當然，您可能需要優化應用程序的某些部分，但是當利用并行計算如此容易時，沒有理由退縮。

您可以讓您的機器學習過程領先一步

依賴深度學習和其他 AI 訓練方法的任務從 GPGPU 中受益匪淺。GPU 專用服務器設備可以并行為開發算法提供大量數據。這種能力使教您的軟件如何識別您有興趣分析的趨勢和模式變得更加容易。