什么是GPU专用服务器？

在当今可用的各种类型的服务器中（例如共享服务器、云服务器和 CPU 专用服务器），GPU 专用服务器已成为现代技术的重要组成部分。虽然许多游戏玩家都知道 NVIDIA GPU 是什么，但它们的用途远不止视频游戏。

与擅长一次完成一项艰巨任务的标准 CPU 专用服务器不同，GPU 能够利用 CUDA 核心同时执行数千项任务。这有助于促进新人工智能技术和机器学习模型的爆炸式增长，以及视频转码等领域的创新。

什么是 GPU 专用服务器？

对于那些对视频游戏更感兴趣的人来说，“GPU”这个术语可能已经很熟悉了。

典型的中央处理器 (CPU) 负责处理计算机运行的最重要部分——操作系统、网页浏览和日常任务等都由它控制。它们提供出色的处理能力，但它们可运行的并发任务数量受到严重限制。

GPU 与之类似，具有与 CPU 一样的处理能力，能够完成任务。但是，它们的速度并不快（代价是并发性有限），而是可以同时执行数千个操作，尽管速度不同。目前，它们最常用于视频游戏中的图形渲染功能，但最近随着人工智能和区块链技术的兴起而爆发式增长。

构成 GPU 的关键部件之一是其核心，核心构成了 GPU 性能的计算能力。它们是 GPU 内处理单个任务的主要处理单元。现代 GPU 提供多核架构，例如 NVIDIA 的 Pascal 芯片架构，使其能够处理各种不同的工作负载。这些可以进一步细分为不同的类别：

CUDA 核心是“通用”核心，旨在并行执行各种任务。它们存在于 NVIDIA GPU 中，而 AMD 的流处理器也提供同样的功能。

• Tensor Core是 NVIDIA GPU 内部的专用处理单元，专为 AI 处理和深度学习而设计。Tensor Core 技术是使用深度学习项目训练机器学习模型的重要组成部分。
• RT 核心和射线加速器主要处理 3D 渲染和更快光线追踪的复杂光计算，主要用于虚拟现实项目和其他密集型图形渲染工作。

GPU 服务器具有高计算能力、处理大型数据集的效率以及 AI 和深度学习的速度，与标准 CPU 服务器配置相比具有显著的改进。它们的并行处理能力由数千个内核驱动，使其在矩阵运算和渲染等特定计算方面比 CPU 快得多。

GPU 专用服务器如何工作？

GPU 服务器旨在通过同时利用 GPU 和 CPU 来最大化计算能力。虽然 CPU 按顺序处理各种任务，但专用 GPU 可以同时专注于更广泛的任务。虽然专用 GPU 服务器的重点是 GPU，但服务器配置仍需要考虑与标准专用服务器相同的许多要求。

专用 GPU 服务器的架构通常涉及与一个或多个专用 GPU 卡协同工作的多核 CPU。每个 GPU 都包含数千个较小的 CUDA 核心，旨在实现高效并行处理，从而显著加快处理时间。与仅使用 CPU 的服务器相比，这允许 GPU 服务器更高效地分配复杂的工作负载，例如处理用于深度学习的大型数据集或区块链中的挖掘和交易验证等任务。

GPU 服务器的性能指标也与其对应服务器不同，例如：

每秒浮点运算次数 (FLOPS) – 这是衡量计算机浮点计算性能的指标。浮点计算对于需要高精度的任务至关重要，例如科学模拟、图形渲染和机器学习。对于 GPU 服务器而言，高 FLOPS 表明它们可以通过 CUDA 核心在更短的时间内执行更多计算，因此非常适合需要快速准确计算的应用。

内存带宽– 这指的是数据在服务器内存中读取或写入的速率。它对于性能至关重要，因为它决定了 GPU 服务器访问和处理数据的速度。与 CPU 相比，GPU 通常提供更高的内存带宽，从而实现更快的传输速率。它对于实时应用程序和大型数据集（例如验证区块链内的交易）尤其重要。

延迟– 延迟是完成特定操作或数据传输所需的时间。在 GPU 服务器环境中，低延迟对于实时应用程序和高频交易至关重要，因为毫秒之间的差异可能会产生重大影响。对于区块链技术，低延迟对于最大限度地减少交易发起和验证之间的延迟至关重要，从而确保网络更顺畅、响应更快。

热设计功率 (TDP) – TDP 衡量的是计算机冷却系统在正常工作负载条件下需要散发的最大热量。这是一个重要的指标，因为它会影响 GPU 服务器的稳定性和使用寿命。高性能 GPU 会产生大量热量，保持最佳性能温度对于防止热节流至关重要。

实施和管理 GPU 服务器

规划、构建、实施和管理服务器可能很困难。虽然 GPU 服务器的组件大多与任何其他服务器相同，但在考虑将 GPU 服务器添加到您的业务中时，您还应考虑其他因素。

选择合适的硬件 – GPU 服务器的核心在于硬件。需要考虑的关键组件是 GPU 的类型和数量，具体取决于您的特定应用程序。NVIDIA 或 AMD 的高端型号因其在复杂计算任务中的表现而广受欢迎。

冷却解决方案 – GPU 在密集操作期间会产生大量热量。选择先进的冷却选项（例如液体冷却系统）可以控制温度并确保硬件的使用寿命。

维护和功耗 –定期维护对于保持服务器平稳运行至关重要。这包括及时更新和物理检查。此外，还要注意功耗；GPU 服务器可能非常耗电。建议使用额定 80 Plus Platinum 或更高级别的高效电源 (PSU) 来优化能耗。

考虑托管服务 –对于专注于核心业务运营的公司，利用 ServerMania 等企业的托管 GPU 服务器服务可以带来显著的不同。它减轻了服务器管理的技术需求，让专业人员代表您处理维护、更新和故障排除。

选择合适的 GPU 服务器并有效维护它需要在硬件实力和实用管理策略之间取得平衡。通过精心规划，再加上一些专家支持，您的 AI、机器学习和区块链计划将由坚固可靠的计算基础提供支持。

GPU 专用服务器与其他类型的服务器相比

每种不同类型的服务器配置（GPU、云和 CPU）都有许多共同之处，但都有不同的用途。在本文中，我们将从三个方面对它们进行比较：性能、成本效益和特定用例的适用性。

表现

专用 GPU 服务器针对需要高性能计算和并行处理的任务进行了优化。它们具有多个 CUDA 核心，可同时处理数千个任务。它们能够同时处理大量数据，从而显著提高 CPU 服务器的性能。

对于云服务器，其性能取决于实例类型及其配置。它们可以根据需求进行扩展和缩减，从而提供灵活性和适应性。但是，它们的性能可能会受到网络延迟或共享服务器的影响。共享服务器的性能甚至更低，因为 CPU、内存和存储等资源由多个用户共享。

CPU 专用服务器可为需要密集计算但不一定需要并行处理的应用程序提供高性能。它们提供可预测且无变化的性能，是需要一致、专用性能的应用程序的理想选择。

经济高效的解决方案

由于 GPU 服务器采用专用硬件，其前期和运营成本高于其他类型的服务器。专用 GPU 服务器对于从高性能计算中获益良多的应用程序而言具有成本效益，因为其性能提升可以抵消这些成本。

与其他选项不同，云服务器通常提供灵活的定价模式，例如按量付费和预留实例，对于工作负载多变的企业来说，云服务器具有成本效益。云服务器无需在硬件上进行大量前期投资，但其成本可能会根据所使用的资源而有很大差异。对于任务波动较大的企业来说，云服务器更经济实惠，但对于持续的高性能需求来说，云服务器的成本可能很高。

CPU 服务器的成本中等偏高，但对于持续的 CPU 工作负载而言，它是最具成本效益的选择。它是 GPU 服务器和共享服务器之间的良好中间选择，可为以 CPU 为中心的任务提供成本和性能之间的良好平衡。

使用案例

GPU 服务器凭借 CUDA 核心和并行处理的独特优势，最适合区块链挖矿、机器学习、科学模拟和视频渲染等高性能计算任务。随着 NVIDIA Volta 芯片等新技术的出现，GPU 计算已成为人工智能计算的标准。

然而，对于无法从 GPU 性能中获益的更多日常应用，云服务器提供了灵活且可扩展的解决方案。Web 托管、SaaS、开发和测试环境都是云服务器的理想用例。凭借其灵活的定价模式和根据需要扩展和缩减的能力，它们更适合不需要高性能的广泛用途。

最后，对于需要大量 CPU 能力而不需要 GPU 实例的应用程序，CPU 服务器是最佳选择。数据库管理、企业应用程序、高流量 Web 服务器和密集计算任务等任务都更适合 CPU 服务器。这里缺少 CUDA 核心的问题通常会被单线程任务更好的计算资源所弥补。

使用 GPU 专用服务器最大化计算资源

通过 CUDA 核心和 GPU 托管实现的 AI 加速爆炸式增长对世界产生了重大影响。除了区块链技术之外，由 NVIDIA GPU 提供支持的 GPU 专用服务器正在帮助引领 AI 进步的浪潮。此外，这些 GPU 服务器可以同时处理大量工作负载，随着技术的发展，将催生出大量新应用。