目前， GPU 服務(wù)器主要應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、視頻編解碼等不同場景領(lǐng)域。它可以為應(yīng)用提供非凡的加速計(jì)算能力，將應(yīng)用程序計(jì)算密集的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到GPU。根據(jù)Market Growth Insight的數(shù)據(jù)，到2026年底，應(yīng)用于人工智能市場的GPU份額預(yù)計(jì)將達(dá)到20億美元。

在人工智能領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求。

選擇GPU服務(wù)器主要從以下幾個參數(shù)考量：

首先考慮單精度浮點(diǎn)性能，即指顯卡的浮點(diǎn)計(jì)算能力，越高算力越強(qiáng)，深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算用途較多；顯存帶寬：即圖形處理芯片與顯存之間的交換速度，顯存接口總線的位數(shù)越寬，交換速率也就越高，而顯存的速度越快。除此之外，還需要考慮顯存容量，大顯存能減少讀取數(shù)據(jù)的次數(shù)，降低延遲。

同時，選擇GPU還需要看RT核心，即光追核心，用作于光線追蹤效果；還有流處理器：也叫渲染管、著色器。畫面都是由一個又一個像素點(diǎn)組成的，而流處理器就負(fù)責(zé)這些像素點(diǎn)的渲染工作；以及Tensor核心：一種新型處理核心，它執(zhí)行一種專門的矩陣數(shù)學(xué)運(yùn)算，適用于深度學(xué)習(xí)和某些類型的HPC。

對于企業(yè)來說，部署GPU服務(wù)器時，還需要考慮技術(shù)運(yùn)維能力，以及客戶群體和業(yè)務(wù)的不同場景需求。

整體而言，構(gòu)建強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)環(huán)境并不是一件容易的事情，天下數(shù)據(jù)GPU云服務(wù)器，可以快速部署深度學(xué)習(xí)環(huán)境，搭載高性能GPU，具備卓越的處理能力，大幅提升大規(guī)模計(jì)算框架的運(yùn)行速度，還有多機(jī)型多帶寬可供靈活選用。

天下數(shù)據(jù)基于異構(gòu)計(jì)算提供超強(qiáng)浮點(diǎn)計(jì)算能力服務(wù)，致力于為用戶提供高可用、高品質(zhì)的云計(jì)算產(chǎn)品和服務(wù)平臺，提供端到端的深度學(xué)習(xí)資源，縮短訓(xùn)練環(huán)境部署時間，為客戶提供更強(qiáng)大的AI算力支持，加速AI落地應(yīng)用。

需要人工智能服務(wù)器、AI服務(wù)器、GPU服務(wù)器、FPGA云服務(wù)器等詳詢天下數(shù)據(jù)客服電話400-638-8808 官網(wǎng)：m.51huadong.com。

本文鏈接：http://m.51huadong.com/servernews/11006674.html