如何部署GPU满足服务器工作负载需求

服务器负载，如大数据分析，对数据的可视化和演示功能需求更高，以展示更复杂数据。服务器也需要更多图形处理能力来满足现在虚拟化后的终端任务需求。 目前为止，多数服务器厂商忽视了图形需求，因为传统的数据库或文件及AD服务器等工作负载并不需要这样的演绎和可视功能。系统设计师选择放弃GPU以满足降低服务器成本和最小化系统能耗需求。 但是随着虚拟化时代到来，以及对多媒体和可视化工具需求的提升，促使业务部门重新考虑服务器的图形显示硬件。随着服务器技术的发展，厂商开始考虑提供硬件直接集成GPU的服务器。 在部署高性能GPU之前，一定要先规划和测试，因为服务器和PC、工作站不同，没有提供插槽空间和电源线。 高性能GPU扮演的角色 服务器中的GPU扮演的角色和客户端计算机中一样：GPU把应用的图形处理指令从主处理器中解放出来。该过程释放了主处理器资源用于其它任务并在硬件上执行应用的图形处理指令，满足我们现在对更高级别精致的、栩栩如生的渲染、视频加工和可视化的需求。没有GPU，图形指令需要软件仿真然后占用主处理器资源，导致无法承受的低性能表现。 例如，应用虚拟化，可以允许服务器支撑多个用户共享的应用。如果该共享应用需要图形功能，例如视频渲染工具，那么服务器必须提供该功能。另外，虚拟桌面（VDI）也可以支持终端集中到服务器上。本例中，3D建模软件和其它图形工具通常会运行在桌面PC的环境中，现在已经在基于服务器的虚机上，同样需求额外的图形处理功能。 在虚拟服务器上安装GPU 高性能GPU通常以高度专业化的图形适配卡方式安装到传统服务器中，如NVIDIA的Tesla，安装在服务器的可用PCIe插槽中。这是最简易也是最常见的对现有无板载GPU的服务器进行改进的方式，但是仍有些需要考虑的挑战。 这些GPU卡通常是很大、电力需求很高的设备，而服务器通常提供只有1或2个PCIe插槽，其中之一可能已经被其它的PCIe扩展设备占用，如多端口网卡或IO加速器等。即使有合适的空闲插槽，一块GPU卡加上完整的大型散热片和风扇，通常超出可用空间的大小。 您需要记住一点，GPU卡需要数百瓦特的系统电力供应。这个需求可能对配置较小的电源供应模块，以实现高效率和最低能耗的服务器平台带来问题。一些系统可能需要升级电源以及提供额外的电源线来适应GPU卡。PCIe总线也无法提供这么多的电量给支撑的设备。 最后，增加GPU卡总是一个需要经过验证可行性的项目。IT专家将需要对GPU卡的部署进行非常仔细的评估和验证服务器的能力，确认其能否在各种操作条件下支撑GPU负载。 无论如何，新的服务器已经直接把GPU的问题考虑在服务器的主板设计上。超微公司的SuperServer 1027GR-TRFT，结合了板载Matrox的G200eW GPU，使得您的集成更为简单。该GPU不需要PCIe插槽，而且电源供应已经考虑了运行额外GPU芯片的需求。 服务器GPU的软件需求 对于任何计算机而言，图形显示平台都是必须的子系统，但是除了物理空间和电源供应问题外，GPU还需要跟服务器的操作系统相兼容。 NVIDIA现在用于服务器的Tesla仅支持32位和64位的Linux。为扩展其应用范围，该GPU需要支持Windows Server2012的驱动，包括对hypervisor的支持，如vSphere或Hyper-V。简言之，需要有一些机制保证CPU核心可以共享GPU。这对于很多桌面都需要图形功能的VDI部署而言尤其重要。 数十年来，服务器供应商避免使用图形功能，更愿意把高性能图形渲染和可视化工作放到带有独立显卡子系统的终端设备上。随着虚拟化使得应用和终端整合到数据中心，图形功能也需要迁移到服务器硬件上。责编：王珂玥

GPU是图形处理单元的英文缩写。GPU也可简称为显示芯片，是显卡的核心芯片和元件。独立显卡上除了最关键的GPU以外，还有显存、散热器及各种电阻电容、连接显示器的端口等。而集成于主板或CPU的显卡一般只有GPU，采用共享物理内存作为显存。由于显卡的主要功能与性能取决于GPU，现在多数显卡往往以所用GPU的型号来命名或作为名称的一部分。目前个人电脑消费级显卡GPU主要分成英伟达（NVIDIA）和AMD两大系列，芯片巨头英特尔则主推集成于CPU核心的显卡，俗称核显，性能多处于同期低档水平。

选择最好的GPU服务器需要考虑以下因素：

GPU性能：GPU性能是选择GPU服务器的最重要因素。你需要找到具有最新GPU芯片和高性能的服务器，这将直接影响计算速度和任务处理时间。例如，NVIDIA Tesla V100和A100 GPU都是目前最强大的GPU芯片。

内存容量：GPU服务器的内存容量越大，可以处理的数据就越多，从而提高处理效率。如果你的任务需要处理大量数据，那么选择内存容量较大的服务器是非常重要的。

存储容量和类型：选择具有足够存储空间和高速存储设备（如SSD）的服务器，这对于大数据量的处理和存储非常重要。此外，考虑存储设备的类型，例如NVMe SSD比SATA SSD更快，但成本更高。

网络连接速度：GPU服务器需要与你的本地计算机或其他服务器进行通信，因此网络连接速度也很重要。选择具有高速网络接口卡（NIC）的服务器，并考虑网络传输速度和延迟。

价格：选择适合你预算的GPU服务器。价格取决于服务器的配置、性能和品牌等因素。选择具有良好性价比的服务器，以便在预算范围内获得最佳性能。

品牌和技术支持：选择知名品牌的GPU服务器可以获得更好的技术支持和保障。特别是如果你是初学者，选择品牌信誉良好的服务器可能更加可靠。

最后，你应该选择最适合你的任务需求的GPU服务器，不仅要考虑服务器的性能，还要考虑价格、品牌和支持等因素。

GPU是图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。

扩展资料：

GPU的体系结构能很好地解决**级图像质量需要解决的透明性、高质量反走样、运动模糊、景深和微多边形染色等问题 ，能很好的支持实时光线跟踪、等更加复杂的图形算法 ，也难以应对高质量的实时3D图形需要的全局光照、动态和实时显示以及阴影和反射等问题。

随着 VLSI 技术的飞速发展 ，新一代GPU芯片具有更强大的计算能力 ，可以大幅度提高图形分辨率、场景细节 (更多的三角形和纹理细节)和全局近似度。

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GPUCAT服务器为人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

所以应用行业也比较多，适合的客户除了企业，也有个人。仅供参考。

GPU服务器的主要应用场景有海量计算处理，超强的计算功能可应用与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，可能原本需要几天才能完成的数据量，用GPU服务器在几个小时就完成了；GPU服务器还可以作为深度学习训练平台，可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信等等。思腾合力在GPU服务器的型号方面还是有很多选择的，有自主研发的品牌也有英伟达的，在选择方面还是比较多的，应用的场景也十分广泛。

像思腾合力的GPU服务器就很不错，可以应用于HPC、深度学习、GPU虚拟化、图形渲染、油气勘探等计算密集型应用场景中，主要针对高校、科研人员、AI或者大数据行业研究等，都是需要稳定性强，高性能的服务器