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。
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