gpu服务器适合什么运算，适合GPU运算的类型

如今，许多企业已经了解到GPU规模并行计算的优势，并开始使用强大的多GPU服务器虚拟机进行各种方向的科学研究。那么GPU服务器是做什么的呢？有哪些适合GPU运算的业务？

GPU服务器是什么？

GPU计算是利用GPU(图形处理单元)作为协处理器来加速CPU，从而加快科学、分析、工程、消费和企业应用的运行。GPU加速器于2007年由NVIDIA推出，现已为政府实验室、大学、公司和中小企业的高能效数据中心提供支持。GPU可以加速从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人的应用。

GPU通过卸载一些计算密集且耗时的代码来加速CPU上运行的应用。应用程序的其他部分仍然在CPU上运行。从用户的角度来看，应用程序运行得更快，因为它使用GPU的大规模并行处理能力来提高性能。这叫&ldquo；异构&rdquo；或&ldquo；混合&rdquo；计算。

CPU由4到8个CPU内核组成，GPU由数百个较小的内核组成。它们共同工作以应对应用程序中的数据。这种大规模并行架构为GPU提供了高计算性能。许多GPU加速应用程序提供了一种简单的方法来访问高性能计算(HPC)。

适用于GPU运算的运算类型有六种：

1.大量轻量级运算

也就是说，使用大量数据或同一数据多次调用同一公式或计算过程，公式本身并不复杂，只是执行次数较多，这是GPU的先天优势。

2.高度并行

高度并行是指每个数据之间的运算互不影响，即耦合度低。由于GPU本身的硬件基础，每个workgroup之间不相互通信，只有同一个workgroup中的work-item相互通信，所以GPU本身不支持迭代等数据耦合度高的计算，这是GPU本身的要求。

3.密集型的计算

任务可分为计算密集型和IO密集型。计算密集型，即少量IO读取大量计算，消耗更多CPU资源；IO密集型是指多次使用IO读取少量计算，涉及寄存器与内存以及设备内存之间的通信。主要限制是显存带宽。

4.控制简单

与GPU相比，CPU更擅长判断、逻辑控制、分支等。，具有通用计算能力，并含有强大的ALU(算术运算单元)；GPU更适合简单的逻辑运算。

五是多阶段执行。

运算程序可以分解成多个小程序或者同一个程序可以分多个阶段执行，类似于利用集群处理同一个任务，分解成多个任务碎片，分发到各个节点执行，提高运算速度。

6.浮点运算。

GPU擅长浮点运算。

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