現(xiàn)在許多企業(yè)早已了解到GPU規(guī)模性并行計(jì)算產(chǎn)生的優(yōu)點(diǎn)，剛開始用強(qiáng)勁的多GPU服務(wù)器虛擬機(jī)各種各樣方位的科學(xué)研究。那么GPU服務(wù)器是干什么的？適合GPU運(yùn)算工作的業(yè)務(wù)有哪些？

什么是GPU服務(wù)器

GPU計(jì)算是使用GPU（圖形處理單元）作為協(xié)處理器來加速CPU，以加快科學(xué)、分析、工程、消費(fèi)和企業(yè)應(yīng)用程序的運(yùn)行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA 率先推出，現(xiàn)已在世界各地為政府實(shí)驗(yàn)室、高校、公司以及中小型企業(yè)的高能效數(shù)據(jù)中心提供支持。GPU 能夠使從汽車、手機(jī)和平板電腦到無人機(jī)和機(jī)器人等平臺的應(yīng)用程序加速運(yùn)行。

GPU通過卸載一些計(jì)算密集且耗時(shí)的代碼部分來加速CPU上運(yùn)行的應(yīng)用程序。應(yīng)用程序的其余部分仍在CPU上運(yùn)行。從用戶的角度來看，應(yīng)用程序運(yùn)行得更快，因?yàn)樗褂肎PU的大規(guī)模并行處理能力來提高性能。這被稱為“異構(gòu)”或“混合”計(jì)算。

CPU由4到8個(gè)CPU內(nèi)核組成，而GPU由數(shù)百個(gè)較小的內(nèi)核組成。它們共同運(yùn)作以應(yīng)對應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)。這種大規(guī)模并行架構(gòu)為GPU提供了高計(jì)算性能。有許多GPU加速的應(yīng)用程序提供了訪問高性能計(jì)算（HPC）的簡便方法。

適合GPU運(yùn)算的運(yùn)算類型有以下六種：

1、大量的輕量級運(yùn)算

即用大量數(shù)據(jù)或者用同一數(shù)據(jù)多次調(diào)用同一公式或者計(jì)算過程，公式本身并不復(fù)雜，只是執(zhí)行的次數(shù)較多，這是GPU先天的優(yōu)勢。

2、高度并行

高度并行指的就是各個(gè)數(shù)據(jù)之間運(yùn)算互不影響，即耦合度較低。由于GPU本身硬件基礎(chǔ)決定，各個(gè)workgroup之間并不相互通信，只有同一workgroup內(nèi)的work-item之間才相互通信，所以GPU本身并不支持迭代等數(shù)據(jù)耦合度較高的計(jì)算，這是GPU本身要求。

3、計(jì)算密集型

任務(wù)可以分為計(jì)算密集型和IO密集型。計(jì)算密集型，即少量的IO讀取+大量的計(jì)算，消耗CPU資源較多；而IO密集型，是指多次使用IO讀取+少量計(jì)算，這種情況涉及到寄存器與內(nèi)存之間以及與設(shè)備內(nèi)存之間的通信問題，主要限制原因是顯存帶寬問題。

4、控制簡單

對比GPU來說，CPU更擅長判斷、邏輯控制、分支等，有通用計(jì)算能力，并含有強(qiáng)大的ALU（算術(shù)運(yùn)算單元）；而GPU更適合于邏輯簡單的運(yùn)算。

5、多個(gè)階段執(zhí)行。

運(yùn)算程序可分解為多個(gè)小程序或者同一程序可分多個(gè)階段執(zhí)行，這就類似于使用集群處理同一任務(wù)，將其分解為多個(gè)任務(wù)碎片分發(fā)到各節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，以提高運(yùn)算速率。

6、浮點(diǎn)型運(yùn)算。

GPU擅長浮點(diǎn)型運(yùn)算。

本文題目：GPU服務(wù)器常用于的運(yùn)算類型有哪些
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