一、GPU服务器的功能是什么？

GPU加速计算能够显著提升应用程序的性能，它可以将应用程序中计算密集的部分转移到GPU上进行处理，同时仍然由CPU运行其余的代码部分。

从用户的角度来看，这将明显加快应用程序的运行速度。

理解GPU和CPU之间的区别可以通过比较它们处理任务的方式来进行。

CPU由几个核心组成，专为顺序串行处理进行了优化，而GPU则拥有数以千计的更小、更高效的核心，构成了一个大规模并行计算架构，专为同时处理多个任务而设计。

提到GPU在高性能计算方面的优势，我们自然会想到一个经典问题：为什么需要专门的GPU来处理图形工作，为什么CPU不行呢？

为了满足大家渴望知识的心情，让我们先得出结论：图形渲染任务具有很高的并行性，GPU可以通过增加并行处理单元和存储控制单元，实现比CPU更高效的处理能力和存储带宽，从而提高计算速度一个数量级。



回顾GPU诞生之前的时代，中央处理器CPU作为计算机系统的核心，负责整个数据处理和控制。

二、GPU在大规模并发计算方面的优势

GPU的工作原理：

GPU的工作原理可以通俗地理解为完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算以确定最终颜色并输出，通常分为顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理和输出五个步骤。

GPU采用流式并行计算模式，可以对每行数据进行独立的并行计算。

GPU与CPU的区别：

CPU以低延迟设计为基础，由运算单元（ALU）和控制单元（CU）组成，还有多个寄存器和高速缓存存储器，适合逻辑控制和串行计算。

GPU以高吞吐量设计为基础，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此在需要大规模并发计算的场景中应用广泛，如AI训练等。

三、独立GPU和集成GPU

独立GPU：

独立GPU通常封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，独立显卡的性能取决于GPU性能和显存带宽的共同作用。

一般来说，独立GPU的性能更高，但也因此导致系统功耗和发热量较大。

集成GPU：

集成GPU通常与CPU共用一个芯片，共享系统内存。集成GPU的制造由CPU制造商完成，因此兼容性较强，功耗和发热量较低。



但是，如果显卡需要大量内存运行，整个系统的运行可能会受到限制。此外，系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多，因此一般集成GPU的性能较独立GPU更低。

四、GPU广泛应用于各种计算场景

GPU具有单一的强大并行计算能力，因此主要用于需要大规模并行计算的场景。

早期，GPU主要用于2D和3D图形计算和处理，因为处理图形数据通常涉及大量的矩阵运算，这些运算虽然计算量大，但易于并行化处理。

近年来，由于大数据和人工智能的发展，GPU也常用于需要大量重复计算的数据挖掘领域，如机器学习和深度学习等。

GPU的使用场景包括PC、服务器、移动设备等各个领域。

在服务器领域，GPU可用于专业图形处理、计算加速、深度学习等应用，以独立GPU为主；移动设备中，主要采用集成GPU；而在PC上，根据使用目的不同，可以搭载独立GPU，也可以使用集成GPU。

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