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目前， gpU 服務(wù)器主要應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、視頻編解碼等不同場(chǎng)景領(lǐng)域。它可以為應(yīng)用提供非凡的加速計(jì)算能力，將應(yīng)用程序計(jì)算密集的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到gpU。根據(jù)market growth insight的數(shù)據(jù)，到2026年底，應(yīng)用于人工智能市場(chǎng)的gpU份額預(yù)計(jì)將達(dá)到20億美元。

在人工智能領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求。

選擇gpU服務(wù)器主要從以下幾個(gè)參數(shù)考量：

首先考慮單精度浮點(diǎn)性能，即指顯卡的浮點(diǎn)計(jì)算能力，越高算力越強(qiáng)，深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)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(shí)，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(gè)又一個(gè)像素點(diǎn)組成的，而流處理器就負(fù)責(zé)這些像素點(diǎn)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(yùn)算，適用于深度學(xué)習(xí)和某些類型的Hpc。

對(duì)于企業(yè)來說，部署gpU服務(wù)器時(shí)，還需要考慮技術(shù)運(yùn)維能力，以及客戶群體和業(yè)務(wù)的不同場(chǎng)景需求。

整體而言，構(gòu)建強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)環(huán)境并不是一件容易的事情，本公司gpU云服務(wù)器，可以快速部署深度學(xué)習(xí)環(huán)境，搭載高性能gpU，具備卓越的處理能力，大幅提升大規(guī)模計(jì)算框架的運(yùn)行速度，還有多機(jī)型多帶寬可供靈活選用。

本公司基于異構(gòu)計(jì)算提供超強(qiáng)浮點(diǎn)計(jì)算能力服務(wù)，致力于為用戶提供高可用、高品質(zhì)的云計(jì)算產(chǎn)品和服務(wù)平臺(tái)，提供端到端的深度學(xué)習(xí)資源，縮短訓(xùn)練環(huán)境部署時(shí)間，為客戶提供更強(qiáng)大的Ai算力支持，加速Ai落地應(yīng)用。

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