GPU图形加速型云服务器是什么

GPU图形加速型云服务器(GPU Cloud Computing)是基于GPU应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D

图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。GPU图形加速型云服务器是装配有GPU云加速器的超高性能云服务器，相比一般的ECS云服务器，GPU云服务器能提供的算力要超出一大截，并且GPU本身对图像处理能力极佳，所以GPU云服务器也在视频、图形相关行业有用武之地。GPU图形加速型云服务器原理GPU一推出就包含了比CPU更多的处理单元，更大的带宽，使得其在多媒体处理过程中能够发挥更大的效能。例如：当前最顶级的CPU只有4核或者6核，模拟出8个或者12个处理线程来进行运算，但是普通级别的GPU就包含了成百上千个处理单元，高端的甚至更多，这对于多媒体计算中大量的重复处理过程有着天生的优势。我们可以较为容易地理解串行运算和并行运算之间的区别。传统的串行编写软件具备以下几个特点：要运行在一个单一的具有单一中央处理器(CPU)的计算机上;一个问题分解成一系列离散的指令;指令必须一个接着一个执行;只有一条指令可以在任何时刻执行。而并行计算则改进了很多重要细节：要使用多个处理器运行;一个问题可以分解成可同时解决的离散指令;每个部分进一步细分为一系列指示;每个部分的问题可以同时在不同处理器上执行。举个生活中的例子来说，你要点一份餐馆的外卖，CPU型餐馆用一辆大货车送货，每次可以拉很多外卖，但是送完一家才能到下一家送货，每个人收到外卖的时间必然很长;而GPU型餐馆用十辆小摩托车送货，每辆车送出去的不多，但是并行处理的效率高，点餐之后收货就会比大货车快很多。在1999年Nvidia还提出了GPGPU(GeneralPurpose GPU)的概念，即基于GPU的通用计算。CPU
包含几个专为串行处理而优化的核心，而 GPU 则由数以千计更小、更节能的核心组成，这些核心专为提供强劲的并行性能而设计。程序的串行部分在 CPU
上运行，而并行部分则在 GPU上运行。如此一来，能够最大程度地提高程序运行的效率。这就是GPU加速的基本思想。

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