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租用廉价GPU独立服务器
专用GPU（图形处理单元）服务器是安装了显卡的服务器，用于处理开发人员和业务设置的特定任务。 当开发人员开启了一种新的方式，利用 GPU 的处理能力比 CPU 更高效地计算深度学习中的模型训练时，GPU 变得越来越受欢迎。
我们的 GPU 服务器托管服务提供一组强大的 GPU 驱动的专用服务器。 安装 GPU 后，我们专用服务器的原始处理能力比单独使用 CPU 处理器要高效得多。
通过我们选择的 GPU 裸机专用服务器，您将拥有部署高性能计算所需的基础设施，与 CPU 驱动的专用服务器相比，具有显着更高的处理优势。 这是由于数千个高效核心的设计目的是更快地处理信息。 这些是裸机服务器，由您选择的 NVIDIA GeForce Quadro、TESLA 或 GRID GPU 卡提供支持。
何时选择专用 GPU 服务器
由于各种用例，GPU 服务器的需求变得越来越频繁。 在这里，我们将了解如何利用专用 GPU 服务器：
3D处理
利用高 GPU 功率和并行处理的用例包括繁重的渲染任务、图像处理、视频流和推理，以及提供安全、可扩展的随时随地应用程序访问的能力等等。 这些类型的云部署使用 GPU，结合可靠的网络和快速 NVMe/SSD 存储，可以为希望利用最新技术实现其业务目标的企业提供经济高效、高性能和敏捷的解决方案。 更不用说 GPU 渲染速度比 CPU 更快。
数据分析
CPU 在处理数字时非常出色，但在速度方面却不佳。 另一侧的GPU服务器可以并行处理精确的浮点运算和复杂的数学和科学编程。 GPU 的核心数量是 CPU 的三倍，这意味着它可以同时处理大块的大数据，并且速度提高三倍。 每当您需要从大量数据中提取某些内容时，您都可以选择专用 GPU 服务器。
GPU 卸载
将所有工作负载放在 CPU 上可能会给系统带来太大压力，并且可能会开始限制。 相反，最好将资源密集型任务分配给 GPU，以便为其他任务释放足够的资源，同时保持服务器的快速性能。 当然，有些任务只能由 CPU 完成，但如果可以选择将某些任务转移到 GPU 上，为什么不这样做呢？
机器学习与深度学习
如今最大的用例之一可能是机器学习和深度学习，包括人工智能。 使用 CPU 训练模型是一个非常缓慢且昂贵的过程，所花费的电力和流量也非常昂贵。 为什么不使用 GPU 来加快速度呢？ 答案仍然是一样的——并行处理。 它只会让一切变得更快。 CPU 不允许它这样做，因为它处理队列中的每个请求。
视频编码和流媒体
另一个很好的用例是视频编码和流媒体。 想象一下您是一家媒体营销机构。 我们敢打赌，您会为不同的公司拍摄大量包含不同宣传视频的卷轴。 并不总是应该是 4k 质量和未压缩比特率，对吧？ 这里就是需要编码的地方。 另外，您正在 After Effects 或 Premier 中制作蒙太奇。 编译视频后，需要一些时间才能将其编译为一个视频。 用 CPU 处理这一切是一项艰巨的任务。 当您进行直播活动时，GPU 服务器也是必需的硬件。 转换和处理视频是被标记为资源密集型的任务，GPU 通常可以减轻服务器上的负载，同时提高输出。