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說到顯卡，估計90%以上的人都認為這就是一個游戲工具。現在高性能的顯卡難道只是為游戲而生嗎？目前不少公司已經認識到GPU大規模并行計算帶來的優勢，開始用強大的多GPU服務器進行各種方向的研究，而這些研究除了能給公司帶來巨大收益外，其研究成果也開始應用在我們的日常生活中。

什么是GPU服務器？
GPU服務器是基于GPU的應用于視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。

GPU服務器有什么作用？
GPU 加速計算可以提供非凡的應用程序性能，能將應用程序計算密集部分的工作負載轉移到 GPU，同時仍由 CPU 運行其余程序代碼。從用戶的角度來看，應用程序的運行速度明顯加快.
理解 GPU 和 CPU 之間區別的一種簡單方式是比較它們如何處理任務。CPU 由專為順序串行處理而優化的幾個核心組成，而 GPU 則擁有一個由數以千計的更小、更**的核心（專為同時處理多重任務而設計）組成的大規模并行計算架構。

GPU服務器的主要應用場景
海量計算處理GPU 服務器**的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等：
• 原本需要數天完成的數據量，采用 GPU 服務器在數小時內即可完成運算。
• 原本需要數十臺 CPU 服務器共同運算集群，采用單臺 GPU 服務器可完成。
深度學習模型
GPU服務器可作為深度學習訓練的平臺：
1.GPU 服務器可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信。
2.GPU 服務器和云服務器搭配使用，云服務器為 GPU 云服務器提供計算平臺。
3.對象存儲 COS 可以為 GPU 服務器提供大數據量的云存儲服務。
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資訊來源：朝北機房GPU服務器托管