目前， GPU服務(wù)器主要應(yīng)用于科學(xué)計算、視頻編解碼等不同場景領(lǐng)域。它可以為應(yīng)用提供非凡的加速計算能力，將應(yīng)用程序計算密集的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到GPU。在人工智能領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求。

選擇GPU服務(wù)器主要從以下幾個參數(shù)考量：

首先考慮單精度浮點性能，即指顯卡的浮點計算能力，越高算力越強(qiáng)，深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算用途較多；顯存帶寬：即圖形處理芯片與顯存之間的交換速度，顯存接口總線的位數(shù)越寬，交換速率也就越高，而顯存的速度越快。除此之外，還需要考慮顯存容量，大顯存能減少讀取數(shù)據(jù)的次數(shù)，降低延遲。

同時，選擇GPU還需要看RT核心，即光追核心，用作于光線追蹤效果；還有流處理器：也叫渲染管、著色器。畫面都是由一個又一個像素點組成的，而流處理器就負(fù)責(zé)這些像素點的渲染工作；以及Tensor核心：一種新型處理核心，它執(zhí)行一種專門的矩陣數(shù)學(xué)運算，適用于深度學(xué)習(xí)和某些類型的HPC。

對于企業(yè)來說，部署GPU服務(wù)器時，還需要考慮技術(shù)運維能力，以及客戶群體和業(yè)務(wù)的不同場景需求。

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