GPU 專用服務器是一項強大的技術，有可能改變您管理數據和與數據交互的方式。為您的處理要求找到合適的服務器是確保您的項目順利開始的關鍵步驟。今天就加入我們，我們將分析 GPU 服務器、它們的作用以及投資一臺服務器時的期望。

什么是 GPU 專用服務器？

只要有服務器，就會有人需要更多的處理能力來將服務器推向極限。無論您是企業主、加密礦工，還是運行機器學習應用程序的人，正確的服務器處理技術都可以成就或毀掉你。進入GPU 專用服務器。

服務器應用程序傳統上耗盡了構成標準臺式計算機的相同類型 CPU 的處理能力。但隨著顯卡變得越來越復雜，開發人員很快意識到顯卡或“GPU”的處理能力在處理任務時比標準 CPU 更有效。雖然這些設置通常比簡單地使用 CPU 執行一項任務更昂貴，但它們可以輸出更多的工作。

是什么讓 GPU 更強大

GPU 是提高專用服務器運行能力的流行選擇。但是，是什么讓他們如此強大？

3D 處理意味著強大的處理器

GPU 最初設計用于計算處理設計和視頻游戲任務的圖形所需的數字。對于外行來說，這實際上是一項艱巨的任務。計算視頻游戲的矢量、大氣效果、光照和物理意味著大量的數學運算。計算必須以極高的速度進行，而這需要一個可以同時處理多個計算的處理器。將其中之一放入服務器而不是使用 CPU 來處理數據意味著您擁有更加集中的處理能力。

以更好的方式提高速度

眾所周知，CPU 使用緩存來幫助它們處理多個并發操作。他們這樣做是為了減少延遲，但該過程依賴于 CPU 在繼續執行等待任務之前等待 RAM 釋放。這實際上并非萬無一失。

另一方面，GPU 的優勢在于它是一個更大的、完全集成的組件，它帶有自己的高速緩存。這意味著，當一個操作正在緩存時，處理器可以在不同的線程上繼續執行另一個操作。

GPU 也由數百個較小的內核組成，而不是幾個非常復雜的內核。它們能夠利用數千個并發硬件線程，并且可以最大化浮點吞吐量。與 CPU 相比，這使得它們非常適合執行機器學習或加密貨幣挖掘中涉及的許多小操作。

可以把它想象成兩個廚師互相比賽，以最快的速度制作三明治，其中只有一個有一只手，另一個有兩只手。雖然兩人都很熟練并且會完成任務，但他們中的一個會更快地完成工作，如果只是因為能夠同時做兩件事的話。

更好的功耗

假設您的工作負載非常適合 GPU 處理，與 CPU 上的相同工作負載相比，GPU 的每瓦效率往往更高。更好的能源消耗的好處不僅對傾向于生態意識的公司很重要。

能源效率是現代企業面臨的最大挑戰之一。適當地減少每年可以為您節省數千美元的運營成本。為企業節省資金的做法也適用于個人。使用配備 GPU 的節能系統，您將使用更少的能源來完成相同數量的工作（甚至更多）。這意味著更低的成本，這對您有明顯的好處。請記住，如果您的應用程序不適合 GPU，那么如果該任務更適合 CPU，您將看不到太多能源節省。

體驗 GPU 專用服務器的優勢

無論您是想提高神經網絡的效率、建立新的機器學習應用程序，還是挖掘加密貨幣，GPU 專用服務器都可能是滿足您需求的最佳選擇。盡管它們是為處理圖形而開發的，但 GPU 在專用服務器安裝中完全適用。GPU 為用戶提供了針對某些任務的極其高效的處理能力，而且它們同時處理許多小進程的能力可能使它們成為比 CPU 更好的選擇。