gpu服务器是干什么的

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，GPU有着非常出色的图形处理能力，并且也具有高性能计算的能力，在同是服务器产品中，计算处理的效率是更具有竞争力的。

企业一般选择服务器大多数都是选择GPU服务器，如果是使用的需求没有那么高，选择普通服务器也是可以的，一般在选购的时候会根据自己的需求来选择配置的。

GPU服务器有着非常强大的计算力，是能够成为机器的深度训练平台，GPU服务器是具有能够帮助机器从简单训练到深度训练的模型。所以很多机器的学习都会使用GPU服务器。

GPU服务器拥有加速器指令，可以让千计的核心为使用者所用，在工作中可以帮助使用者加速处理图形图像的渲染速度。相比普通服务器，GPU服务器性能是更能满足使用者的需求，在稳定性方面也不是普通服务器可以相比的。

GPU服务器可以胜任很多的工作场景，如果说企业的对于服务器使用比较频繁，并且配置要求较高，那么是比较建议选择GPU服务器的。因为对于工作上的处理能力，GPU服务器是完全可以胜任的。

GPU与显卡的不同之处

GPU（Graphics Processing Unit）是一种特殊的处理器，专门用于处理图形处理，它能够以非常快的速度处理大量的复杂的图形渲染计算。

显卡（VideoCard）是一种计算机硬件，它将GPU，内存和其他电路集成在一起，能够将GPU的计算结果显示到显示器上。

因此，GPU是一种计算机处理器，用于处理图形，而显卡则是一种集成GPU、内存和其他电路的硬件，用于将GPU的计算结果显示到显示器上。

资讯 咨询机构IDC近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示，2017年，中国GPU服务器市场迎来爆发式增长，市场规模为5．65亿美元（约合35亿元人民币），同比增长230．7％，约占中国X86服务器市场的6％。

该机构预测，未来五年GPU服务器市场仍将保持高速增长，2017～2022年复合增长率将超过43％。到2022年，GPU服务器的市场规模有望达到中国X86服务器市场整体规模的16％，将直接改变整个服务器市场的格局。

从厂商市场占有率来看，浪潮处于领先位置，曙光和新华三紧随其后。从行业分布来看，互联网是GPU服务器的主要用户群体，提供AIaaS的公有云服务提供商和AI解决方案提供商有望成为未来驱动市场增长的新动力。从市场趋势来看，2017年GPU服务器市场不再是一个小众的市场，几乎所有互联网用户和大量的AI初创公司都开始采购GPU服务器搭建自己的AI平台，主流的公有云厂商也都先后推出自己的AIaaS服务。

从AI生态系统建设来看，Nvidia具有明显优势，其Tesla系列产品在AI基础设施市场占据主导地位，尤其在线下训练场景中几乎垄断了市场。从其产品分布来看，P40和P100占据超过70％的市场份额，分别面向推理和训练工作负载，P4在2017年也取得了快速增长，主要面向1U紧凑型推理计算平台。

该机构中国服务器市场高级研究经理刘旭涛认为：“2017年是中国AI元年，也是AI生态和市场迅速发展的一年。在国家政策和资本的共同推动下，大量AI初创企业涌现、行业应用迅速落地。AI市场的火热推动了以GPU服务器为主的AI基础设施市场取得了爆发式增长，未来伴随AI市场的发展和繁荣，AI基础设施市场仍将保持快速增长。”他认为，目前，AI的应用以线下训练为主，使用者主要是拥有海量数据的用户群体，基础设施以GPU为主。未来，在线推理的应用将更加广泛，除了GPU，FPGA、ASIC等加速计算技术，甚至基于ARM架构的一些新的专用AI芯片都会迎来发展机遇。

CPU和显卡究竟性能过不过剩是分情况的，我们平常说的CPU性能过剩是因为在用电脑日常办公中，哪怕是一些复杂的3D游戏中，I3或者I5的CPU就可以达到足够的性能，如果再往上提升效果变化不大。就现在I58400这样的CPU，大部分用户恐怕都很难使其占用率超过50%，因此也造就了很多“低U配高显”的装机模式。

然而面临这种情况的电脑用户比例能达到90%以上，而对于其中那些喜欢玩游戏的玩家来说，显卡则是往往是永远不够用的。帧数不足要求稳定60帧，60帧还不够流畅，往上还有120帧、144帧；1080P分辨率过时了，2K和4K更清晰，还有用户们对游戏画质的要求也是没有止境的，而目前的游戏画质与真实世界仍然差距很大，这些就会一直对显卡性能不断提出更高的要求，实际上每一代显卡的性能提升幅度确实相当大。

为什么CPU这几年性能增长缓慢？一方面是因为如今的CPU架构已经非常成熟，很难在单核效能上继续提高，近两年AMD和英特尔也只能通过多核来提升CPU性能；另一方面在于如今的半导体工艺进步越来越难，尤其是进入14nm以后，再也无法像以前那样两年一换代，成本和风险都大大增加了，关键的制程工艺进步慢，CPU自然进步也就慢下来了。

不过虽然这几年CPU进步缓慢，日常性能过剩，这也不代表CPU就真的“过剩”了，面对服务器和工作站领域，可以说CPU永远不够用，像我日常接触较多的3D渲染和视频剪辑方面，对CPU频率和核心数都有很高的要求，只有更快没有最快，始终都想和换新显卡那样换一颗更好的CPU来加快工作效率。

就电脑游戏而言，虽说目前看似CPU性能过剩，但也是正因为目前的CPU性能有限，很多游戏开发者的想法无法变成现实，所以我们看到大量开放性游戏中的同屏显示人数是比较低的（CPU需要处理大量NPC智能运算），像《全面战争》这样的超大规模对战类游戏，当人数达到一定程度时，再好的CPU都会出现卡顿。所以CPU在目前的游戏中所谓的“过剩”也是游戏开发者无奈的妥协造成的。