中科云达GPU服务器在深度学习上有极致表现！

PC的GPU（图形处理器单元）是熟悉的术语，它是能够在PC上运行视频和处理图像图像（如视频游戏）的组件。最初作为补充中央处理单元（CPU）的外围设备已完全重新定位，成为高性能计算，自动驾驶汽车，人工智能的核心组件,纵横数据（150cloud.com）今天简单说一下GPU云服务器。

一、GPU和CPU之间有什么区别 ？

理解GPU和CPU之间差异的一种简单方法是比较它们处理任务的方式。一个CPU优化的是其核心数量，有很多的高速缓冲存储器，可通过同时处理几个软件线程使用顺序串行方式处理。GPU具有大规模并行架构包括数以千计单元来同时处理多线程更加具有优势。具有数百个内核的GPU处理数千个线程的能力与单独的CPU相比，可以将软件加速100倍。

由于GPU经过高度优化以执行高级计算（例如浮点运算，矩阵运算等），因此它们可以比CPU更有效地执行视频转换和后处理等功能。此外，GPU实现了这种加速，同时比CPU具有更高的功耗和成本效益。

二、GPU云服务器的应用场景

1、视频编

视频编中应用的H264编码技术，为现今视频编中应用最为广泛，最为高效省时、省流量的编码技术，实现此编码过程所需要的运算、编码、压缩等流程十分复杂，此项技术常用于视频制作公司、直播平台等，所处视频流量高并发需要可进行快速、实时编。

而使用GPU云服务器可支持H264视频编技术，可实现在视频编过程中更加方便快捷无需担心安全问题的使用方式，是涉及到视频编的企业与个人用户的最好选择。

2、人工智能

时下最火的科技圈话题可以说就是人工智能，但是要实现人工智能，需要两个核心：首先是足够强大的库，其次是足够强大的计算能力。而在计算能力上，斯坦福大学人工智能实验室的测试表明，Google中心需要1000台CPU服务器完成的工作，仅用3台GPU服务器完全搞定。

这样的测试可以很明显的看到GPU在深度学习、机器学习方面的极致表现，在这样需要超强算力的任务中，GPU云服务器对效率的提升目前是无与伦比的。

中科云达S9220-HGX

实现最大的GPU密度和性能

支持多达16个V100 SXM3 350W GPUs、3TB内存和24个3.5英寸热插拔硬盘。系统还配备了6个3000W钛金级冗余电源，有助于优化功耗、运行时间和适用性。能够将GPU加速带到横向扩展的高性能计算环境，并加快AI培训、推断和机器学习工作负载。

人工智能推理

为满足快速兴起的高吞吐量推理市场（由5G、智能城市和物联网设备（会产生大量数据，并需要实时决策）等技术推动），提供垂直扩展现代人工智能技术所需的超高性能。为实现最大的GPU密度和性能，这款10U服务器支持多达16个V100 SXM3 350W GPUs、三兆字节的内存以及16个热插拔2.5寸硬盘。该系统还拥有6个3000W钛级效率冗余电源，帮助优化电源效率、正常运行时间和可使用性。

人工智能训练与高性能计算

随着高性能计算应用不断解锁新的科学洞察，它们的复杂性越来越高。基于NVIDIA HGX-2的全新超级服务器CloudTA S9220-HGX通过NVIDIA NVLink和NVSwitch™支持16个NVIDIA V100 Tensor Core 32GB GPU，利用超过80000个CUDA核心，提供无与伦比的性能，加速本地和云端的人工智能与高性能计算。这个新系统可实现高达2千万亿每秒浮点运算次数(FLOPS)性能，而且只占用10个机架空间。

从计算机的自然语音到自动驾驶汽车，人工智能的迅速发展已经改变了整个行业。为了实现这些功能，人工智能模块的大小和复杂性呈现爆炸式增长。随着高性能计算应用不断解锁新的科学洞察，它们的复杂性也越来越高。基于HGX-2的超级服务器将为数据中心加速云端人工智能和高性能计算提供超集设计。通过精心优化，这款超级服务器将为快速模型训练提供最高的计算性能和内存。