GPU云服务器为何这么贵？
GPU云服务器为何这么贵？其贵的原因在哪里，本文专门针对用户这部分问题进行了解答！
GPU加速云服务器与CPU云服务器有哪些区别？小伙伴们清楚吗？
了解这个问题前我们先看一下GPU与CPU的区别吧！
中央处理器（CPU）
中央处理器（CPU）是任何计算机或服务器的大脑。任何专用服务器都将配备物理CPU（有时是两个或四个）来执行操作系统的基本处理。云服务器具有从物理芯片分配的虚拟核心。
从以往经验来看，如果您的任务需要大量的处理能力，则可以增加CPU的能力，无外乎是提高CPU频率或者是增加核心数！
许多基本服务器带有2到8个核心，而一些功能强大的服务器则具有32、64甚至更多个物理核心。CPU内核具有较高的频率，通常在2-4 GHz的范围内。
CPU
图形处理单元（GPU）
图形处理单元（GPU）是一种专门设计用于图形卡的处理器芯片。并非专门用于在计算机屏幕上绘制的GPU（例如服务器中的GPU）有时称为通用GPU（GPGPU）。
GPU的频率可能低于现代CPU（通常在500-800 MHz的范围内），但是每个芯片上的内核数量要密集得多。这样一来，GPU可以同时执行许多基本任务。这也是其设计的目的，同时计算成千上万个内核工作，以快速渲染例如视频游戏的单个阴影图像。
一个基本GPU可能具有700-1000个处理核心，而现代的功能强大的卡可能具有3000个或更多核心！此外，GPU核心速度正在稳步提高，最新的卡每核心超过1.2GHz。
GPU
CPU+GPU
为什么不在GPU上运行整个操作系统？
当然有限制。主要问题之一是，GPU中的所有内核都设计为只能一次处理相同的操作（这被称为SIMD：单指令，多数据）。因此，如果您要进行1000次类似的计算（例如破解密码哈希），则GPU可以通过以相同的指令在自己的内核上将每个线程作为一个线程执行，从而发挥出色的作用。但是，将像传统CPU这样的内核用于内核操作（如将文件写入磁盘，打开新的索引指针或控制系统状态）会慢得多。
GPU的速度较低，并且与内存相比，它们与内存之间的“计算机”更多，因此具有更高的操作延迟。CPU的传输和反应时间较短（更好），因为它被设计为单指令快速。
与延迟相比，GPU调整了更大的带宽，这是它们适用于大规模并行处理的另一个原因。它们的设计目的不是执行CPU能够进行的快速单个计算。因此，如果您生成的是一个密码哈希而不是一个密码哈希，那么CPU可能会表现最佳。
那GPU云主机有哪些特性呢？
GPU云服务器是利用GPU(图形处理单元)作为协同处理器，加速CPU的通用科学和工程计算。GPU通过卸载代码中一些计算密集型和耗时的部分来加速运行在CPU上的应用程序。应用程序的其余部分仍然运行在CPU上。从用户的角度来看，应用程序运行得更快，因为它使用GPU的大规模并行处理功能来提高性能。这被称为“异构”或“混合”计算。一个CPU由四到八个CPU核心组成，而GPU则由数百个较小的核心组成。它们一起操作来处理应用程序中的数据。这种大规模并行结构使GPU具有高的计算性能。有许多GPU加速应用程序提供了一种访问高性能计算(HPC)的简单方法。
GPU云服务器是独享GPU卡的高性能云计算服务，可以帮助用户快速、便捷的获得高质量的GPU计算资源，能够大幅提高机器学习及科学计算等大规模计算框架的运行速度，为搭建人工智能及高性能计算平台提供基础架构支持。GPU云服务器能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。适合于深度学习，科学计算，CAE等或者3D动画渲染，CAD等。
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