GPU在高性能計算方面的天生優勢
今年是世界人工智能大會（WAIC）連續第五年在上海市舉辦，人工智能也從“AI自身進化”演繹到“AI支撐元宇宙”，在各種人工智能的高新技術和產品中，GPU芯片、高性能服務器作為人工智能產業的底層關鍵硬件，是這場大會的主角。
談及GPU在高性能計算方面的優勢，就會自然聯想到GPU誕生的經典問題：“為什么需要專門出現GPU來處理圖形工作，CPU為啥不可以？”
為滿足各位迫切的求知心，在此結論先行：圖形渲染任務具有高度的并行性，GPU可以僅僅通過增加并行處理單元和存儲器控制單元，便可取得比CPU更效的處理能力和存儲器帶寬，提高一個數量級的運算速度。
追溯到GPU還沒有發明的年代，中央處理器CPU作為整個計算機系統的運算和控制的核心，是整個數據處理的最根本的部件。
CPU的運行遵循馮·諾依曼構架，是一步步來處理數據的。在處理大規模與高速數據時，CPU很難滿足需要。
于是，人們開始在設計上做文章，首先想到的是讓多個處理器并行工作，這樣效率自然提高了很多，多核CPU和GPU由此誕生。
對于處理圖形數據來說，圖形上的每個像素都要被處理，數據量巨大，同時對運算的速度要求很高，但所需的功能比較單一，于是就誕生了基于優化圖形處理的GPU構架。
CPU的功能模塊多，適合復雜的運算環境，大部分晶體管用在控制電路和Cache上，少部分晶體管用來完成運算工作。
GPU的控制相對簡單，且不需要很大的Cache，大部分晶體管可被用于各類專用電路和流水線，計算速度因此大增，擁有強大的浮點運算能力。
多核CPU一般由4或6個核組成，以此模擬出8個或12個處理進程來運算。而普通的GPU就包含了幾百個核，高端的有上萬個核，這對于用來做大規模并行數據處理有著天生的優勢。
隨著人工智能、虛擬現實等技術的發展，更加真實的圖形顯現效果會對GPU的并行計算能力提出更高的要求。
云軒CloudHin高性能計算服務器，強大的系統和優化的散熱方案，能夠支持目前國際最頂級的GPU持續穩定運行。
根據客戶的實際需求，云軒將對GPU搭配方案提出建議，提供個性化的定制服務，為科技、金融、制造、教育、園區、城市等領域的多行業，提供與應用場景相匹配的云邊智能終端產品。
