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在金融建模、自動駕駛、智能機器人、訓練推理、腦神經科學、醫學影像分析等超大規模人工智能計算領域，都面臨著爆炸式數據量的挑戰，需要能夠完成高并發、高實時的海量計算場景。

上世紀 90年代，在屏幕上進行圖形渲染，其本質是并行計算，使每個像素點可以獨立計算，而不需要考慮其他像素點，GPU就成為更高效的渲染工具。到今天，人們發現，GPU不僅適合計算機圖形圖像領域，還非常匹配所有并行計算的領域，可以加速提高現代科學計算的速度。

GPU和CPU的區別

假設我們被告知要在很短的時間內挖一個很大的土方，我們會有以下兩種方法及時完成這項工作：

1、使用一臺功率強大的挖掘機

2、使用更多能協同工作的小型挖掘機

那么第一種選擇類似于更快的CPU處理器，第二種選擇類似于擁有許多可以并行執行任務的更小、更簡單的處理器，GPU遵循的就是這種計算模式。CPU被設計為在最短時間內執行所有指令，而GPU不是一個可以執行復雜任務的更強大的處理器，而是由許多小而簡單、且可以并行工作的處理器組成。GPU的架構更傾向于使用更多的核心而不是更強大的核心，GPU包含上千個計算單元，在并行計算方面展示出強大的優勢，可在短時間內完成海量計算，有了上千個更加簡單的核心，GPU能高效處理讓CPU十分吃力的任務。

GPU的設計理念使它們在圖像處理、計算機視覺、深度學習、量子計算等應用中能夠發揮其特性，并行計算是發揮 GPU 性能的關鍵。這意味著復雜的問題可被分解為無數個簡單的子問題，由多個計算單元同時處理，快速處理大量運算因此能夠得以實現。

有孚云GPU云主機優勢

有孚云GPU云主機作為IaaS層尖端產品，從推出以來，全部基于Nvidia最新的GPU產品來部署的GPU云主機資源池，提供領先的GPU云主機產品一直穩定、高效地服務于金融、教育、政企等不同領域，其主要優勢：

• 快速部署超算環境：通過有孚云平臺可快速部署GPU云主機，實現圖形加速、科學計算、人工智能環境的搭建，降低用戶部署GPU云主機難度、減少部署上線時間。
• 強大的浮點運算能力：通過GPU可以實現更高的計算效率，單臺GPU云主機可以滿足數百臺通用CPU服務器來處理各種大數據量的計算需求。
• 資源彈性擴展調度：有孚云GPU云主機是基于云服務器ECS技術，各種資源可彈性調度、靈活部署和按需分配，提高GPU的利用率，可使用戶完成更多的計算任務，支持按需和包年包月計費模式，即租即用、彈性擴展。
• 全面的生態環境：支持多種GPU應用程序、深度學習框架。支持OpenGL、DirectX、CUDA、OpenCL等。

綜上，GPU云服務器的吞吐量和計算效率的大幅提升能夠有效幫助各個領域降低IT成本，使各種圖形加速、科學計算和人工智能等領域的拓展成為現實。