图形处理服务器。简单来说，图形处理服务器是基于GPU的快速、稳定、灵活的计算服务，应用于视频编解码、深度学习、科学计算等场景。我们提供与标准云服务器相同的管理模式。出色的图形处理能力和高性能计算能力，提供极致的计算性能，有效缓解计算压力，提高计算效率和产品竞争力。

现在的GPU服务器主要作用是应用科学领域的计算、AI技术的深度学习、大数据的高性能计算和数据分析、以及不同的视频编解码等应用场景领域广泛使用。GPU服务器为不同的应用场景提供了超强的计算能力和超强大的数据分析能力，可以把不同类型的应用程序的计算和数据分析等密集型工作负载计算转移到了GPU服务器计算上。

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一、什么是图形处理服务器?

显卡服务器，又称GPU服务器(高性能处理器+大内存+高性能显卡= GPU服务器)。又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门用做图像和图形相关运算工作的微处理器。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。

图形处理服务器的优势

1、高性能：图形处理服务器采用了多核心CPU和GPU，使得其处理速度比一般的服务器要快得多。

2、低能耗：相对于传统服务器，图形处理服务器的功耗通常较低，能够在功耗和性能之间取得良好的平衡。

3、易于维护：图形处理服务器采用了模块化设计，各个模块之间的联通性较好，易于维护和升级。

4、可靠性强：图形处理服务器采用了冗余设计，具有较高的可靠性。

二、图形处理服务器的应用场景

1、简单的深度学习模型，使用GPU服务器为机器学习提供训练或预测。GPU服务器具有强大的计算能力，可以作为深度学习和训练的平台。

它可以直接与外界交流。GPU服务器可以作为一个简单的深度学习训练系统，帮助完成基本的深度学习模型。

2、复杂的深度学习模型，GPU服务器具有强大的计算能力，可以作为深度学习和训练的平台。结合云服务器CV M提供的计算服务，对象存储，COS提供的云存储服务，云数据库My SqL提供的在线数据库服务，互联数据提供的云监控和安防监控服务，图片和视频都可以通过GPU服务器进行编解码。使用GPU加速器指令，您可以使用数千个内核来加速图形和图像的编码和渲染。

3、医疗影像诊断：医学影像数据通常具有高分辨率和高精度的特点，对于常规的计算机而言，处理速度较慢，需要长时间来处理这些数据。而采用图形处理服务器，则可以大大缩短处理时间，提高医疗工作效率。

4、3D游戏开发：对于3D游戏而言，要求细节和真实感要高于2D游戏，因此需要更高的图形处理性能。采用图形处理服务器可以提高开发效率，保证游戏的图像质量。

5、科研计算：在科学领域中，需要处理各种各样的数据，如气候模拟数据、地理信息数据、医学影像数据等。这些数据量往往较大，对于传统的计算机而言，处理时间十分漫长。采用图形处理服务器则可以快速处理这些数据，并且保证计算的精度。

选择GPU图形服务器时，首先要考虑业务需求，选择合适的GPU型号。在HPC高性能计算中，也需要根据精度进行选择。比如一些高性能计算要求双精度，这时如果用P40或P4就不合适，只能用V100或P100。同时对显存容量也会有要求。比如生物或基因研究中的计算应用，对显存的要求更高;有的还对总线标准有要求，所以GPU型号的选择首先要看业务需求。