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GPU是干什么用的?与CPU有什么区别呢?

服务器CPU的指令一般是采用的RISC(精简指令集)。这种设计的好处就是针对性更强,可以根据不同的需求进行专门的优化,能效更高。

其实现在很多人都听说或者接触过服务器,众所周知,服务器是网络中的重要设备,要接受少至几十人、多至成千上万人的访问,因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等严格要求。但是今天我们了解的是GPU服务器,很明显,从字面上里面,GPU服务器是服务器当中的一种。

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。

那么GPU和CPU有什么区别呢

CPU和GPU它们分别针对了两种不同的应用场景。

CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线,但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间,而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路,相比之下计算能力只是CPU很小的一部分

CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同,所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似,所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生,CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的,但是对于没那么复杂的任务,还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了,相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活,究竟还是靠CPU来管的。

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