現在許多企業早已了解到GPU規模性并行計算產生的優點，剛開始用強勁的多GPU服務器虛擬機各種各樣方位的科學研究。那么GPU服務器是干什么的？適合GPU運算工作的業務有哪些？

什么是GPU服務器

GPU計算是使用GPU（圖形處理單元）作為協處理器來加速CPU，以加快科學、分析、工程、消費和企業應用程序的運行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA 率先推出，現已在世界各地為政府實驗室、高校、公司以及中小型企業的高能效數據中心提供支持。GPU 能夠使從汽車、手機和平板電腦到無人機和機器人等平臺的應用程序加速運行。

GPU通過卸載一些計算密集且耗時的代碼部分來加速CPU上運行的應用程序。應用程序的其余部分仍在CPU上運行。從用戶的角度來看，應用程序運行得更快，因為它使用GPU的大規模并行處理能力來提高性能。這被稱為“異構”或“混合”計算。

CPU由4到8個CPU內核組成，而GPU由數百個較小的內核組成。它們共同運作以應對應用程序中的數據。這種大規模并行架構為GPU提供了高計算性能。有許多GPU加速的應用程序提供了訪問高性能計算（HPC）的簡便方法。

適合GPU運算的運算類型有以下六種：

1、大量的輕量級運算

即用大量數據或者用同一數據多次調用同一公式或者計算過程，公式本身并不復雜，只是執行的次數較多，這是GPU先天的優勢。

2、高度并行

高度并行指的就是各個數據之間運算互不影響，即耦合度較低。由于GPU本身硬件基礎決定，各個workgroup之間并不相互通信，只有同一workgroup內的work-item之間才相互通信，所以GPU本身并不支持迭代等數據耦合度較高的計算，這是GPU本身要求。

3、計算密集型

任務可以分為計算密集型和IO密集型。計算密集型，即少量的IO讀取+大量的計算，消耗CPU資源較多；而IO密集型，是指多次使用IO讀取+少量計算，這種情況涉及到寄存器與內存之間以及與設備內存之間的通信問題，主要限制原因是顯存帶寬問題。

4、控制簡單

對比GPU來說，CPU更擅長判斷、邏輯控制、分支等，有通用計算能力，并含有強大的ALU（算術運算單元）；而GPU更適合于邏輯簡單的運算。

5、多個階段執行。

運算程序可分解為多個小程序或者同一程序可分多個階段執行，這就類似于使用集群處理同一任務，將其分解為多個任務碎片分發到各節點執行，以提高運算速率。

6、浮點型運算。

GPU擅長浮點型運算。

網站標題：GPU服務器常用于的運算類型有哪些
網頁URL：http://m.kartarina.com/news33/273783.html

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