什么是GPU计算 _小知识

虽然很多的游戏玩家和办公人员都使用电脑，但是可能都不知道什么是GPU计算？那么今天就让小编来为大家科普一下吧。
什么是GPU计算GPU计算是使用GPU（图形处理单元）作为协处理器来加速CPU，以加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA? 率先推出，现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行。

文章插图
GPU通过卸载一些计算密集且耗时的代码部分来加速CPU上运行的应用程序。应用程序的其余部分仍在CPU上运行。从用户的角度来看，应用程序运行得更快，因为它使用GPU的大规模并行处理能力来提高性能。这被称为“异构”或“混合”计算。
CPU由4到8个CPU内核组成，而GPU由数百个较小的内核组成。它们共同运作以应对应用程序中的数据。这种大规模并行架构为GPU提供了高计算性能。有许多GPU加速的应用程序提供了访问高性能计算（HPC）的简便方法。
为什么使用GPU计算GPUs的并行计算引擎强大，可以大幅度加快计算速度，例如15倍左右
超级计算机使用加速器，例如天河，Summmit

文章插图
机器学习以及人工智能需要训练模型，需要大量的计算，特别是稠密矩阵向量计算，GPU可以快十倍以上
GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。
GPU和CPU的区别设计目标不同，CPU基于低延时，GPU基于高吞吐。
CPU：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
GPU：处理类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据，不需要被打断的纯净的计算环境
应用程序开发人员使用NVIDIA发明的名为“CUDA”的并行编程模型来利用并行GPU架构的性能。所有NVIDIA GPU - GeForce?，Quadro?和Tesla? - 均支持NVIDIA?CUDA?并行编程模型。

文章插图
Tesla GPU设计为计算加速器或配套处理器，针对科学和技术计算应用进行了优化。最新的Tesla 20系列GPU基于CUDA平台的最新实现，称为“Fermi架构” 。Fermi具有关键的计算功能，例如500 + gigaflops的IEEE标准双精度浮点硬件支持，L1和L2缓存，ECC内存错误保护，分布在整个GPU中的共享内存形式的本地用户管理数据缓存，合并内存访问等等。
什么类型的程序适合在GPU上运行?计算密集型
易于并行的程序
CPU与GPU分工与协作GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算稠密型任务，如大型矩阵运算
CPU的运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运行，因此其适合控制密集型任务。
CPU上的线程是重量级的，上下文切换开销大
GPU由于存在很多核心，其线程是轻量级的
基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补，CPU负责处理逻辑复杂的串行程序，而GPU重点处理数据密集型的并行计算程序，从而发挥最大功效。
呆猫桌面云提供CPU和GPU高性能计算，云桌面自由选择呆猫云桌面是一种基于桌面虚拟化的云服务，是在云端服务器构建与本地电脑相同的操作环境，用户借助本地电脑对云端的电脑进行操作。

文章插图
呆猫桌面云是一款完全基于公有云的云桌面 SAAS 产品软件。提供便捷、安全的云上虚拟桌面服务，连接了终端和云端，利用公有云快速部署，个性化定制的特点，让用户体验到高端的硬件、流畅的体验。呆猫桌面云致力解决企业及个人用户普遍的电脑配置不足问题，让办公更便捷更安全。

文章插图
呆猫桌面云基于云计算和虚拟化技术，配备NVIDIA专业级顶配显卡，可提供一站式云桌面服务的平台，可直击痛点帮助用户一举解决困境。

文章插图
高性能、高算力机器任君挑选，根据不同使用场景配置机器，弹性租赁使用灵活，大幅缩短环境部署时间，减少空间占用和机器运维费用，满足移动办公、人工智能、三维建模、视觉设计、视频制作、动画渲染等多场景应用。需要时，高算力随时取用；项目结束即刻释放，完美规避资源闲置浪费。