為了擴展我們的產品組合并更好地滿足客戶的需求，現在提供精選的高性能 GPU 服務器。在我解釋規格之前，先看看您可以從 GPU 中獲益的前 5 種方式。
是什么讓 GPU 比 CPU 更具優勢？
3D 處理：GPU 專為 3D 渲染而設計。當分配給僅 CPU 的應用程序時，由于線性請求處理，處理速度很慢。將 GPU 插入您的服務器可以多次提高性能，因為它們同時處理和計算大塊數據。通過從 CPU 卸載重復性計算任務，可以自由地處理順序任務。
加速速度：是的，現在我們都知道 GPU 可以加速速度，但是是什么讓它們工作得更快呢？GPU 由多個內核組成，可同時處理數百個線程——與僅使用 CPU 的應用程序相比，應用程序速度提高十倍。CPU 使用緩存來減少內存訪問延遲，從而占用大量芯片空間。GPU 通過高速緩存擴大其帶寬。在 CPU 等待 RAM 可用以處理線程的地方，GPU 將切換到另一個準備好進行處理的線程，從而減少延遲并提供更快的結果。
數字運算器：當涉及到數字運算和圖形處理（涉及每秒數百萬次計算）時，GPU 可以讓高端 CPU 看起來像 Commodore 64！這是因為 GPU 擁有大量的核心——高端顯卡擁有多達 2880 個核心。一個 CPU 每個核心支持 1-2 個線程。相比之下，NVIDIA CUDA 內核的多處理器可以執行驚人的 1024 個線程。這也是在使用 GPU 而不是 CPU 時挖掘加密貨幣（比特幣、萊特幣等）提供更快結果的原因之一。盡管現在 ASICS 芯片在挖幣方面甚至比 GPU 更聰明。
大數據分析：為了做出更好的實時業務決策，GPU 越來越多地用于大數據分析。Shazam 擁有超過 2700 萬首曲目的數據庫，它使用 GPU 從移動用戶捕獲的曲目片段中識別歌曲。使用 GPU 幫助戴爾、思科和佳得樂等公司每天分析和監控超過 5 億條推文。與基于 CPU 的系統相比，實時洞察的交付速度快 10 分鐘。
VDI 環境：GPU 硬件加速可以在虛擬桌面之間共享——最多 32 個用戶可以共享一塊顯卡。NVIDIA GRID 是一款強大的工具，可在多個用戶共享 GPU 時提供卓越的圖形性能。優化的多 GPU 設計具有充足的內存和低延遲遠程顯示，可最大限度地提高圖形密集型應用程序的用戶密度。
GPU——更適合各行各業
GPU 傳統上用于處理工程和計算機科學應用程序的復雜算法和海量數據集。越來越多的公司正在探索 GPU 的各種其他用途——音頻搜索、圖像識別和大數據分析就是很好的例子。
