什么是GPU服务器，有什么用途？

十次方告诉你：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 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。

从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。希望可以帮到你！

深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:

深度学习的电脑配置要求：

1、数据存储要求

在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。

主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。

数据容量：提供足够高的存储能力。

读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。

接口：高带宽，同时延迟低。

传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。

缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。

2、CPU要求

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：

（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。

（2）GPU计算前的数据预处理。

（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。

（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。

（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。

传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

传统架构：提供1~8块GPU。

4、内存要求

至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。

深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。

腾讯云GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的应用于深度学习、科学计算等多种 GPU 计算场景的快速、稳定、弹性的计算服务。 GPU 云服务器提供和标准云服务器一致的管理方式，管理方便快捷。同时，GPU 云服务器还提供出色的图形处理能力和高性能计算能力，拥有极致的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。计费方式有两种，一直是按量，一直是包月包年，最好是找腾讯云蓝色航线去了解比较好，他们特别专业，也有最低优惠。不过缺点就是太热情了。

吃。使用GPU的主要瓶颈之一是通过PCIe总线在CPU和GPU内存之间复制数据的速度，PCIe总线的数据吞吐量很大程度上影响了GPU的运算速度，GPU服务器吃PCIe速度。GPU服务器是一种用于计算机科学技术领域的计算机及其配套设备，于2017年5月31日启用。