gpu云服务器的应用领域有哪些

摘要：简单的说gpu=显卡的“CPU”，CPU是电脑的心脏，所以gpu是显卡的心脏，GPU云服务器则是基于GPU的快速、稳定、弹性的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，突破单机的资源限制，让更多的机器共同完成一项任务，应用领域有视频编解码、图形图像处理、科学计算、AI应用、人工智能场景等。具体的gpu云服务器是什么以及gpu云服务器的应用领域有哪些，一起到文中来看看吧！一、gpu云服务器是什么

目前很多企业均会使用云计算服务，相比传统自建机房，使用云计算不仅仅能节约成本，还能享受到专业、高质量服务。那么gpu云服务器是什么呢？

gpu云服务器（gpuCloudComputing）则是基于gpu的快速、稳定、弹性的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，突破单机的资源限制，让更多的机器共同完成一项任务。

提供了存储和网络的虚拟化，通过虚拟化技术，让资源过剩的单台物理机独立、隔离地完成多个任务，实现了资源的按需分配、高利用率以及高可用性。

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。

二、gpu云服务器的应用领域有哪些

1、视频编解码：集成专用的视频编解码硬件单元，相比CPU提供了更快的视频处理速度，是目前网络视频流处理的高性能选择。可用于超高清的4K视频转码，直播美图美颜，多人视频会议场景。

2、图形图像处理：gpu云主机主要应用在高性能设计办公（CAD/CAE），云游戏等场景，通过高性能计算能力以及图形渲染能力，实现在线图形渲染处理，能大大的缩短影视特效制作周期，从而提升整体效率。

3、科学计算：利用gpu云服务器的异构计算加速能力、强大的浮点运算，双精度运算、模拟运算、160万cpu和MIC核协同计算、分子动力学第一性原理计算等超强计算能力处理更多科学计算场景的业务，包括气象预测，基因工程、粒子物理、程序化交易、CAE、EDA等领域。

4、AI应用、人工智能场景：适用于各种基于深度学习前向应用场景，诸如图像、语音识别、NLP、检索等。

私服游戏类服务器租用这个问题，相信很多租用游戏服务器的朋友都要面对的。特别是传奇游戏服务器租用，要求是特别高的，攻击是比较大，还有稳定的，和速度，现在就给大家讲述一下

私服游戏类服务器租用需要注意什么？

基本的问题两点：

1、网络速度(保证游戏不卡):带宽要有保证，一般百兆就可以

2、网络稳定：找个电信级的机房，选择硬防相对比较高的，机房处理问题的速度也很重要。

配置：现在主流的CPU型号，8G内存的就可以开4 -8区。

线路：生手建议单线，熟手的话使用双线更好依一些。

很多人对于私服游戏类服务器如何去挑选都是比较的重视的，不管是从价格方面，或者是从性能方面，每个都是要经过深思熟虑的

由于选择一个好的私服游戏类机房服务器租用并不容易，我们对于要租用的产品还是要考虑它所具有的优势的，下面我们了解下服务器租用的优势，看是否适合游戏的部署。

一般来说，选GPU云服务器的话，尽量选大厂的会比较好点。因为大厂一般在产品性能和服务上都做得比较好，而且他们比较重视客户体验这一块。

你关注的火山引擎的GPU云服务器就很不错，性能稳定，用户口碑也很好。

作为业内人士，可以简单给你介绍一下。

GPU云服务器在普通云服务器上附加了GPU加速卡，在提供超强计算能力的同时，也兼备普通云服务器灵活发放，按需使用的特点，适用于AI训练、AI推理、科学计算、视频渲染等场景。

GPU云服务器提供与普通云服务器一样的使用和管理方式，例如结合私有网络、安全组、密钥对、负载均衡等服务实现丰富的业务架构，灵活便捷的购买并管理GPU云服务器。除此之外，火山引擎GPU云服务器还具备以下几个优势：

1、便捷管理：GPU 云服务器采用和云服务器ECS 一致的管理操作方式，无需重复登录，简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。

2、安全防护：不同用户之间资源全面隔离，保障您的数据安全。同时，GPU 云服务器享有与云服务器ECS 同等的安全基础，对接云监控服务，完善的网络监控服务保障您的网络安全。

3、费用低廉：无需预先配备硬件资源，免除硬件更新带来的额外费用，降低基础设施建设成本。目前，GPU 云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费等多种计费方式，您可以根据需要选择计费方式。

4、性能优越：GPU 云服务器具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算中的性能表现显著优于传统架构，同时在图像处理等场景也有明显优势。

并且除普通GPU云服务器外，火山引擎还为您提供高性能计算GPU集群，在原有GPU型规格的基础上，加入RDMA网络，提供8个GPU卡、vCPU高达112核的计算规格，可以大幅提升网络性能，提高大规模集群加速比，可用于高性能计算、人工智能、机器学习等业务场景。

关键在费用方面，火山引擎可以灵活变更计费项规格，按需调整资源计费方式。

所以综合来说，火山引擎的GPU云服务器不论是产品性能还是售后服务、价格等方面，都是比较优秀的，值得购买和使用。

　　租服务器一般都有以下几类：

　　1、租用云主机：云主机也可叫云服务器，租用这种，用户可以不用花费高额的硬件成本自己搭建，直接从云服务商购买，实时开通获得服务。

　　2、租用物理服务器(实体机服务器)：租用物理服务器，企业可以根据自己业务，直接租用硬件装备自己搭建。或者由服务商十次方平台搭建私有云，企业只需付租用实体机的费用和增值费用即可。租物理服务器最大的优势就是数据安全性更高，用户独享专用高性能服务器，能根据自己业务装置对应的操作体系软件等。

　　3、租用虚拟主机：虚拟主机就是由一台实体机服务划分为多个服务单位，即在同一台服务器上，采用同一个操作系统，也能为多个用户打开不一样的服务器程序，互不干扰。

4、租用VPS服务器：VPS主机也叫虚拟专用服务器，可以在一台实体机服务器上建立多个小服务器这些服务器有各自的操作系统，如微软的Virtual Server、VMware等。

目前来说，租用GPU最通用的情况是用来做机器学习和本身的显卡扩展的；租用GPU的路径，大多以国内的各类的矩池云平台为主；除了做GPU的深度学习之外，更多的是用来增加电脑本身的性能。因为，现在云游戏技术并不成熟，而租用GPU的情况下，windows镜像还需要一段时间的实现；

综上，电脑租用gpu，目前还是以深度学习为主，至于更加深远的应用，还需要等技术更加完善才行。

既然说了大型，首先要考虑的就是高用户并发的情况。这就需要结合你实际用户端应用场景，视频都双向传输和简单的低通量的文本交互一定不是一个概念。做大型的系统，还要考虑平时的情况和突发的高占用率情况。

首先我们先对应用做一个分类：

1高带宽消耗累应用

这个方面的代表就是直播相关或网络教学领域。直播系统的大体原理，主播手机采集音视频、编码，然后推送一个视频流给服务器（实际上是一个做了负载均衡的视频服务器矩阵组）。然后负责实时流媒体数据流接收的服务器，会将流媒体数据流推送给分发服务器（现在有现成的CDN,这样开发难度就小了很多。）然后观众申请观看的时候，分发服务器就会将所申请的时时流媒体推荐给客户。

这么粗糙的应用就可能包换用户端权限管理服务器组，业务调度服务器组，不同区域IDC建立的接入服务器组，不同区域IDC建立的分发服务器组，分等级的数据存储服务器组，ai内容审核服务器组（基于分流实时分析，预设内容审核规则），归档视频存储服务器组，短视频评级推荐服务器组，应用兴趣行为分析服务器组。客户在请求交互的时候可能还会有一些缓冲的队列呀，nosql之类的（redis，memcache）。各组服务器的规格和数量都是根据同时并发的情况定的，在程序开发好的时间可以通过自动化的方式模拟高并发，再通过查看分析瓶颈，而对前期的规划做出合适的调整。

有些时间还要实现不经过分发，交互直通以降低延时。pk的连线的时候，太高延时是接受不了的。这个就不继续展开了。

还有网盘类应用也也很多类似，只是延时要求没那么高。传统的视频网站也是基本相同原理。

传统的微博也是类似的分发机制。

2低延时需求型

这方面一般是以网络游戏为主。对于一些点电子竞技类的应用，做到80ms以下的低延时是必须。服务器的核心响应速度和带宽的低延时是重点。这种服务器最好可以独享一条专线，或者在虚拟网络系统中设置一个更高的优先级，数据线优先同行也会尽可能的降低延时。至于服务器组之间的vpc也应该有一个更高的通过优先级，以保证服务器之间的访问延时极地。这种应用服务器，最好要支持核心运算，不过这个要开发的架构支持。

再就是后期用户量大的时候，做更新包下载的时候会采用分发服务器（CDN）。

3高突发的缓冲

这种都是电商网站，平时就是讲全段应用服务器做彼此依赖，后端选择一个大吞吐，大并发的后端框架（京东使用的go语言对高并发和数据挖掘就有很多优势，我也刚开始学习）。这种系统网元架构就简单很多，传统的负载均衡后挂着不同模块的应用服务器组，然后经过缓冲服务器组，之后到达数据服务器组和APIGateway。

日常的应用都是没啥问题，都是因为一些节日或促销，或爆款等发生临时性数据操作的拥堵。解决这种缓冲都方式有很多，比如临时快速读写缓存，消息队列等。甚至开发总线通信队列等待机制，很多解决方案。

现在系统本身的规划和后期都优化都有许多解决方案，现在的瓶颈往往是系统间的交互通信。

服务器种类各云服务商都称呼也不一致，总体说分为轻量应用服务器，负载均衡服务器，超算服务器（CPU和GPU两个方向,后者也常常被成为图形处理服务器。）数据服务器（常见的版本都有），文件服务器（nas和oss），分发服务器，缓冲服务器，数据分析服务器。我项目中使用大大类就这些了，也许有些我没用过和不知道的，希望大家在讨论区补充纠正。

希望对你认知有所拓展。