云服務器如今被使用率越來越高，不過對于中小型企業或者個人用戶而言，建站、跑業務、系統運行，一臺16核心32G內存配置的云服務器就是頂天了，業務量大了再加幾臺就好了嘛。然而如果瀏覽一家云服務商的網站，會看到一些其他類型的、配置更高的云服務器，這些是用來做什么的呢？
現在我們通常聊到的云服務器指的是ECS云服務器，這也是目前應用范圍最廣的云產品。ECS云服務器自出現開始，其具有的彈性伸縮、高可用性等特性滿足了網站建設、企業應用運行、高峰流量沖擊等需求，幫助越來越多的用戶節省成本、提升效率。但是我們也能看到ECS云服務器存在的缺陷。
那么如果遇到更高配置需求的用戶，云計算是不是不好使了？問題的答案就是我們要聊到的GPU云服務器。
GPU云服務器是裝配有GPU云加速器的超高性能云服務器，相比一般的ECS云服務器，GPU云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云服務器也在視頻、圖形相關行業有用武之地。本文主要是聊聊GPU云服務器的應用場景。
GPU云服務器應用場景
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云服務器可支持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。
科學研究
我們以生物制藥為例，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云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，directadmin授權，這些都需要GPU的支持。
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云服務器對效率的提升目前是無與倫比的。
除此之外，GPU云服務器還在圖形渲染、超級計算、氣象預測、自動駕駛等方面有優異的計算表現，GPU云具有高并行、高吞吐、低時延的極致性能，簡單易用，靈活計費低至13.4/天，省心省力省成本。
關注中國IDC圈官方微信：idc-quan 我們將定期推送IDC產業最新資訊
查看心情排 行你看到此篇文章的感受是：
變革已經開始 <詳情>
