當大多數人談論服務器電源時，它與安裝的處理器（或多個處理器）有關。但是，有一種不同類型的服務器可以顯著提高性能，同時降低功耗：GPU 服務器。切換到使用顯卡執行某些任務向您展示了 GPU 服務器如何使您的業務受益。

什么是 GPU 服務器？

CPU 專為通用計算而設計，能夠處理扔給它們的任何東西。因此，對于運行一系列靈活的應用程序，例如電子郵件服務器、Web 客戶端或文字處理應用程序，它們是理想的選擇。然而，如果專注于特定任務，設計用于完成這項工作的定制硬件將比 CPU 更快。

一個很好的例子是圖形處理單元 (GPU)，它的構建方式與 CPU 不同。GPU 專為快速生成逼真的 3D 圖形而設計，旨在處理快速準確的浮點數運算。GPU 的核心速度通常比 CPU 慢，但它們可以有數千個核心并行運行。結果是某些數學運算在 GPU 上的運行速度比在 CPU 上運行得更快。

GPU 服務器，顧名思義，就是裝有顯卡的服務器，旨在利用這種原始處理能力。使用卸載過程，CPU 可以將特定任務交給 GPU，從而提高性能。使用 TensorFlow 機器學習框架的基準測試表明Nvidia GeForce 1070 顯卡比 Intel Core i7-7500U CPU 快約 16 倍。而且，除了速度更快，相對性能需要更少的能量，有助于減少熱量和功耗。

選擇合適的 GPU 服務器，如華碩 ESC8000 G3 服務器，可搭載 8 塊全尺寸 PCI-E 顯卡，可加速高性能計算，占用空間更小。華碩 ECS8000 G3 服務器，設計用于容納多達 8 個雙層 GPU 卡。

GPU 服務器可以做什么？

GPU 是為高速圖形而構建的，但它們的架構和高速數學處理使它們非常適合處理一些高性能計算任務。利用 GPU 意味著編寫應用程序以將特定任務卸載到 CPU。它類似于游戲的運行方式：在 PC 上，處理圖形渲染的過程被傳遞給 GPU，而 CPU 處理游戲的其他方面。

GPU 成功的關鍵在于它處理并行計算的方式。由于有數千個內核，更重要的任務可以分解為并行執行的更小的計算。結果是 GPU 可以比 CPU 快許多倍地完成某些任務。很多關于 GPU 的討論都圍繞著它們在超級計算機中的使用展開，類似的東西有助于預測天氣或用于 DNA 測序。

然而，對于一般業務用途，GPU 服務器具有良好的跟蹤記錄，可用于加速兼容的數據庫查詢、大數據建模和統計分析。GPU 也在為下一波人工智能應用程序提供動力，并已被證明在加密貨幣挖掘中很受歡迎。除了使用為使用 GPU 而開發的應用程序外，Nvidia 還擁有其 CUDA 平臺，可讓您開發自己的 GPU 加速應用程序。

GPU 服務器并不是所有業務問題的解決方案，但使用正確的工具和應用程序，它們能夠比 CPU 更快地加速您的業務并執行復雜的查詢，同時使用更少的能源。并可用于加速兼容的數據庫查詢、大數據建模和統計分析。GPU 也在為下一波人工智能應用程序提供動力，并已被證明在加密貨幣挖掘中很受歡迎。

除了使用為使用 GPU 而開發的應用程序外，Nvidia 還擁有其 CUDA 平臺，可讓您開發自己的 GPU 加速應用程序。GPU 服務器并不是所有業務問題的解決方案，但使用正確的工具和應用程序，它們能夠比 CPU 更快地加速您的業務并執行復雜的查詢，同時使用更少的能源。

并可用于加速兼容的數據庫查詢、大數據建模和統計分析。GPU 也在為下一波人工智能應用程序提供動力，并已被證明在加密貨幣挖掘中很受歡迎。除了使用為使用 GPU 而開發的應用程序外，Nvidia 還擁有其 CUDA 平臺，可讓您開發自己的 GPU 加速應用程序。

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