GPU服务器的用处是什么?跟普通服务器有什么区别?

大家好,又见面了,我是全栈君。

GPU服务器,简单来说,GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能,有效解放计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。

下面几个场景我们可以使用CPU服务器,如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器,如果场景无关,使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置!

一、简单深度学习模型

使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测,腾讯GPU云服务器带有强大的计算能力,可作为深度学习训练的平台,

可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统,帮助完成基本的深度学习模型

二、复杂深度学习模型,腾讯云GPU服务器具有强大的计算能力,可以将

GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储

COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务,图片、视频编解码,可以采用GPU服务器进行渲染,利用 GPU 加速器指令,让数以千计的核心为您所用,加快图形图像编码渲染速度。

这些是一些可以用到GPU服务器的场景,所以如果您的使用需要比较高端,建议还是使用GPU服务器。

GPU服务器的用处是什么?跟普通服务器有什么区别?

服务器CPU和普通CPU有什么区别?

下面我们找来了专业的资料文献,快来涨知识吧。总体来说,服务器CPU和普通电脑的CPU主要有六大区别,下面我们一起来看看。

一、指令集不同

家用或者用工作用电脑配备的普通CPU,通常为CISC复杂指令集,追求指令集的大而全,尽量把各种常用的功能集成到一块,但是调用速度和命中率相比服务器CPU较低一些。

服务器CPU的指令一般是采用的RISC(精简指令集)。这种设计的好处就是针对性更强,可以根据不同的需求进行专门的优化,能效更高。

二、缓存不同

缓存也决定着CPU的性能,由于服务器CPU对运算性能要求高,所以服务器CPU往往应用了最先进的工艺和技术,并且配备了一二三级缓存,运行能力更强。服务器CPU很早就用上了3级缓存。普通cpu是近几年才用上了缓存技术。

三、接口不同

服务器cpu和普通cpu接口往往不同,目前服务器CPU接口大多为Socket 771、Socket 775、LGA 2011、LGA 1150相比普通CPU接口尽管不少相同,但实际上搭配的主板并不相同。服务器cpu配备的主板通常没有显卡卡槽,因为CPU自带的核心显卡即可满足需求,并且其CPU总线带宽比家用CPU高。

四、稳定性要求不同

服务器CPU是为了长时间稳定工作而存在的,基本都是设计为能常年连续工作的。服务器CPU相比家用CPU在稳定性和可靠性方面有着天壤之别,一般服务器都是365天开机运行,只有偶尔停机维护,对稳定性要求极高。

普通CPU则是按72个小时连续工作而设计的,家用电脑在不使用时,我们还是习惯让他保持关机状态,一般每天都会关机。

GPU服务器的用处是什么?跟普通服务器有什么区别?

五、多路互联支持不同

多路互联是服务器上的一项技术,比如服务器主板可以同时拥有多个CPU插槽,可以同时安装多个CPU,这个就是CPU多路互联技术,这项技术目前只有服务器CPU才支持,普通家用电脑,一块主板只可以安装一个CPU,不支持多路互联。

六、价格不同

由于服务器CPU针对高稳定性设计,在用料上一般都是选用优质材质,并且支持多路互联和长时间工作,和相同性能的普通CPU比,价格自然也是更高。此外,高端服务器CPU更上运用大量的最新先进技术,价格更贵,因此一般服务器CPU价格都在千元以上,高端服务器CPU都是在万元以上,甚至几十万。

而普通CPU价格通常几百元到几千元,主流产品价格基本在千元左右。

以上就是服务器cpu和普通cpu区别,可能很多朋友会问,服务器CPU可以作为家用电脑的CPU吗?答案是否定的,尺有所短寸有所长,两者定位与设计不同。

因为CPU的性能主要靠主板和内存才能完全发挥出来,而由于先天性的设计特点,很多家用电脑的主板是不适合服务器CPU使用的,即使可以用,很多时候也无法保证发挥出其性能优势。而且服务器主板一般都没有显卡槽,因为对服务器来说用集成显卡即可了,对于游戏性能并没有要求。

但是在家用领域,独显则是高清游戏必不可少的环节。所以说家用CPU的设计更符合普通PC电脑的特点,而服务器CPU有着其自身的使命与优势。当然,服务器CPU和桌面CPU两者也是可以互相改进的,比如大家熟悉的至强E3-1230V3处理器,就是由服务器CPU改进而来的,屏蔽了核心显卡,主打高性价比。

使用传统型的服务器面临的现状:

1.运维困难

机器固定配置,难以满足变化的需求

2.系统脆弱,数据丢失 用户手工容灾,依赖于硬件健壮性;数据物理单点,数据安全不可控

3.费心麻烦

购买装机管理,自行实现硬件扩展 4.黑客入侵 需额外购买安全防护服务

5.费用高昂

租用费用高昂,运维成本高。

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/111531.html原文链接:https://javaforall.cn