您是否正在考慮購買或升級服務器并決定在新的圖形處理器和中央處理器之間？您是否希望研究GPU與CPU在速度和性能方面的差異？最后，您是否想知道——“您是否需要服務器顯卡？”

越來越多的web應用程序經理正在考慮在他們的服務器中添加顯卡。數字不會說謊；CPU每核成本高，GPU每核成本低。對于大約相同的投資，您可以有十幾個或兩個額外的中央處理器內核或幾千個圖形處理器內核。這就是圖形處理器的力量。

事實上，自2018年6月以來，更多的新處理能力來自500強超級計算機世界各地都來自GPU vs CPU。微軟、臉書、谷歌和百度等公司已經在利用這項技術做更多的事情。

GPU和CPU有什么區別？
以下是中央處理器和圖形處理器顯卡的確切區別:

圖形處理單元
圖形處理單元(GPU)是一種專門設計用于顯卡的處理器芯片。不是專門用于在計算機屏幕上繪圖的圖形處理器，如服務器中的圖形處理器，有時被稱為通用圖形處理器(GPU)。

GPU的時鐘速度可能低于現代CPU(通常在500-800 MHz范圍內)，但每個芯片上的內核數量要密集得多。這是顯卡和CPU之間最明顯的區別之一。這使得圖形處理器可以同時執行許多基本任務。

在最初的預期目的中，這意味著同時計算數十萬個多邊形的位置，并確定反射，以快速渲染單個陰影圖像，例如，用于視頻游戲。

基本顯卡可能有700-1000個處理內核，而現代功能強大的顯卡可能有3000個或更多處理器內核。

此外，顯卡的核心速度正在穩步提高，但就圖形處理器與中央處理器的性能而言，速度通常較低，最新的顯卡每核心速度約為1.2千兆赫。

中央處理器
中央處理器是任何計算機或服務器的大腦。任何的專用服務器會附帶一個物理CPU(有時是兩個或四個)來執行操作系統的基本處理。云VPS服務器從物理芯片分配虛擬內核。

從歷史上看，如果您有一個需要大量處理能力的任務，您需要增加更多的CPU能力，而不是增加一個顯卡，并為需要更快完成的任務分配更多的處理器時鐘周期。

許多基本服務器都有兩到八個核心，一些強大的服務器有32、64甚至更多的處理核心。就GPU對CPU速度而言，CPU內核的時鐘速度更高，通常在2-4 GHz范圍內。CPU時鐘速度是比較處理器和顯卡時需要考慮的基本差異。

為什么不在GPU上運行整個操作系統？
當使用顯卡和中央處理器時，會有一些限制。一個主要的限制是，一個圖形處理器中的所有內核被設計成一次只處理同一個操作(這被稱為SIMD:單指令多數據)。

因此，如果你正在進行1000個類似的單獨計算，比如破解密碼散列，那么一個圖形處理器可以通過用相同的指令在自己的核心上執行每個線程來工作得很好。

然而，使用顯卡與中央處理器進行內核操作(如向磁盤寫入文件、打開新的索引指針或控制系統狀態)會慢得多。

圖形處理器有更多的操作延遲，因為它們的速度較低，而且與中央處理器相比，它們和內存之間有更多的“計算機”。中央處理器的傳輸和反應時間更低(更好)，因為它被設計成對單個指令更快。

與延遲相比，圖形處理器被調整為更大的帶寬，這是它們適合大規模并行處理的另一個原因。就圖形處理器與中央處理器的性能而言，顯卡并不是為了執行中央處理器所能完成的快速獨立計算而設計的。因此，如果您生成一個密碼散列而不是破解一個，那么中央處理器可能會表現最好。

GPU與CPU:它們能協同工作嗎？
你的系統上沒有一個開關可以打開，例如，所有計算的10%進入顯卡。在并行處理情況下，命令可能會被卸載到圖形處理器進行計算，這樣做的指令必須被硬編碼到需要執行工作的程序中。

幸運的是，像NVidia和開源開發者這樣的顯卡制造商提供免費圖書館對于像C++或Python這樣的通用編碼語言，開發人員可以使用它們來讓他們的應用程序利用可用的GPU處理。

圖形處理器可能更好的應用有哪些？
對于那些現在感到疑惑的人來說——“您需要一個服務器顯卡嗎？”—這完全取決于。您的服務器沒有顯示器。但是顯卡可以應用于除了在屏幕上繪圖之外的任務。

圖形處理器在超級計算機中的應用是為了任何強烈的通用數學處理，但研究通常是科學性質的:

蛋白質鏈折疊和元素建模。
氣候模擬，如地震處理或颶風預測。
等離子體物理學。
結構分析。
深度機器學習人工智能。
顯卡相對于中央處理器的一個更著名的用途是挖掘加密貨幣，比如比特幣。

這本質上是執行大量浮點運算來解密一個掛起的事務塊。第一臺找到正確解決方案的機器會得到比特幣(但只有在交易列表增長到一定數量后)。顯卡非常適合每秒執行大量浮點運算(FLOPS)，這是有效挖掘所需要的。

商品服務器應用怎么樣？
用一個單一專用網絡服務器。當然還有更多即插即用的應用。正如我們之前看到的，圖形處理器非常擅長執行大量計算來確定大小、定位和繪制多邊形。因此，他們擅長的任務之一自然是生成圖形:

計算機輔助設計渲染和流體動力學
3D建模和動畫。
地理空間可視化。
視頻編輯和處理。
圖像分類和識別。
另一個從服務器圖形處理器趨勢中受益匪淺的領域是金融或股票市場策略:

投資組合風險分析。
市場趨勢。
定價和估價。
大數據探索。
您可能也不會考慮在顯卡上使用大量其他應用程序:

語音到文本和語音處理。
關系數據庫和并行查詢。
最終用戶深度學習和營銷策略開發。
通過圖像識別識別制造零件中的缺陷。
密碼恢復(哈希破解)。
醫學成像。
這只是GPU能為你做的事情的開始！英偉達發布應用程序列表有圖形處理器加速處理的。

服務器需要顯卡嗎？默認情況下包括圖形處理器嗎？
專用的圖形處理器不會出現在專用服務器默認情況下，因為它們是非常特定于應用程序的，如果您的應用程序不能利用它，那么獲得一個也沒有多大意義。

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