写点什么

深度学习模型:GPU 服务器的主要应用场景

作者:Finovy Cloud
  • 2022 年 4 月 13 日
  • 本文字数:1288 字

    阅读完需:约 4 分钟

深度学习模型:GPU服务器的主要应用场景

什么是显卡?


相信很多人都认为这就是一个游戏工具,认为现在高性能的显卡难道只是为游戏而生。


其实目前不少公司已经意识到 GPU 大规模并行计算带来的优势,开始用强大的 GPU 服务器进行各种方向的研究,而这些研究除了能给公司带来巨大收益外,其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。


首先,GPU 服务器有什么作用?


GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能,能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU,同时仍由 CPU 运行其余程序代码,从用户的角度来看,应用程序的运行速度明显加快。


理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。


CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而 GPU 则拥有一个由数以千计得更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。


其次,GPU 服务器的主要应用场景是什么?


深度学习模型:


GPU 服务器可作为深度学习训练的平台:

1.GPU 服务器可直接加速计算服务,亦可直接与外界连接通信。

2.GPU 服务器和云服务器搭配使用,云服务器为主 GPU 云服务器提供计算平台。

3.对象存储 COS 可以为 GPU 服务器提供大数据量的云存储服务。


海量计算处理:


GPU 服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算,如搜索、大数据推荐、智能输入法等:

1、原本需要数天完成的数据量,采用 GPU 服务器在数小时内即可完成运算。

2、原本需要数十台 CPU 服务器共同运算集群,采用单台 GPU 服务器可完成。


最后,如何正确选择 GPU 服务器?


选择 GPU 服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的 GPU 型号。在 HPC 高性能计算中还需要根据精度来选择,比如有的高性能计算需要双精度,这时如果使用 P40 或者 P4 就不合适,只能使用 V100 或者 P100;同时也会对显存容量有要求,比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高;还有些对总线标准有要求,因此选择 GPU 型号要先看业务需求。


当 GPU 型号选定后,再考虑用什么样 GPU 的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况:


第一、 在边缘服务器租用上需要根据量来选择 T4 或者 P4 等相应的服务器,同时也要考虑服务器的使用场景,比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等;在中心端做 Inference 时可能需要 V100 的服务器,需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。


第二、 需要考虑客户本身使用人群和 IT 运维能力,对于 BAT 这类大公司来说,他们自己的运营能力比较强,这时会选择通用的 PCI-e 服务器;而对于一些 IT 运维能力不那么强的客户,他们更关注数字以及数据标注等,我们称这类人为数据科学家,选择 GPU 服务器的标准也会有所不同。


第三、 需要考虑配套软件和服务的价值。


第四、 要考虑整体 GPU 集群系统的成熟程度以及工程效率,比如像 DGX 这种 GPU 一体化的超级计算机,它有非常成熟的从底端的操作系统驱动 Docker 到其他部分都是固定且优化过的,这时效率就比较高。


作为国内品牌服务器提供商,服务器在线 GPU 机架式服务器拥有大规模并行处理能力和无与伦比的灵活性。它主要应用于为计算密集型应用提供足够的处理能力。


GPU 加速运算的优势就在于它可以一边由 CPU 运行应用程序代码,一边由图形处理单元(GPU)处理大规模并行架构的计算密集型任务。服务器在线 GPU 服务器是医疗成像、广播、视频转码市场的理想选择。


用户头像

Finovy Cloud

关注

一家云基础设备服务供应商。 2022.03.31 加入

云服务器、GPU 服务器、物理主机、IDC 机房租赁等产品及服务。

评论

发布
暂无评论
深度学习模型:GPU服务器的主要应用场景_人工智能_Finovy Cloud_InfoQ写作平台